提示词的存在让ChatGPT能够扮演特定的角色，对用户的回答更加专业对口ChatGPT在日常的对话中，表现的非常的完美，当在其他的场景希望使用ChatGPT来解决问题的时候，通常需要给ChatGPT一些提示，或者说暗示，让其进入某种角色，这种情况下，ChatGPT的表现能够更加的游刃有余。ChatGPT可以看做是一个图书馆，包含了海量的知识，当进行对话的时候，在全部图书中检索，返回合适的内容，这个时候返回的内容可能是最优的，也可能是相关但不是最优的。我们假定一个用户是果农，问“今年苹果行情如何？”，这个问题ChatGPT回答水果苹果的行情，或者苹果手机的行情都是没有问题的，但对用户而言是有差异
? 运行环境：chatGPT，GPT-4? 撰写作者：左手の明天? 精选专栏：《python》? 推荐专栏：《算法研究》#### 防伪水印——左手の明天 ####?大家好???，我是左手の明天！好久不见，加强版人工智能——GPT-4?? 最近更新：2023年03月19日，左手の明天的第
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摘要链接：https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf我们汇报了GPT-4的发展，这是一个大规模的多模态模型，可以接受图像和文本输入并产生文本输出。虽然在许多现实场景中，GPT-4的能力不如人类，但它在各种专业和学术基准上表现出了人类的水平，包括以大约前10%的成绩通过模拟律师资格考试。GPT-4是一个基于transformer的预训练模型，用于预测文档中的下一个标记。训练后的调整过程会提高对事实的衡量和对期望行为的坚持。这个项目的一个核心组成部分是开发基础设施和优化方法，这些方法可以在大范围内预测行为。这使得我们能够准确地预测GPT-4性能的某些方面，基于不
摘要链接：https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf我们汇报了GPT-4的发展，这是一个大规模的多模态模型，可以接受图像和文本输入并产生文本输出。虽然在许多现实场景中，GPT-4的能力不如人类，但它在各种专业和学术基准上表现出了人类的水平，包括以大约前10%的成绩通过模拟律师资格考试。GPT-4是一个基于transformer的预训练模型，用于预测文档中的下一个标记。训练后的调整过程会提高对事实的衡量和对期望行为的坚持。这个项目的一个核心组成部分是开发基础设施和优化方法，这些方法可以在大范围内预测行为。这使得我们能够准确地预测GPT-4性能的某些方面，基于不
拥有一个OpenAI账号（注册不过多解释）获取openai提供的APIkey，用于访问openai的API。OpenAIAPI创建一个idea基本插件项目，项目随便命名创建后的文件结构，CommentWriter是自己添加的 开发准备，导入OKHttp（原生的http访问在打包后会报400错误，HttpClient访问的接口在参数一致的情况下获取的结果非常蠢，无法之间使用）点击projectstructure点击加号，再点击library点击newlibrary点击formmaven直接搜索Okhttp导入就可以了，依赖的环境只有这个然后修改一下plugin.xml，这里acti
拥有一个OpenAI账号（注册不过多解释）获取openai提供的APIkey，用于访问openai的API。OpenAIAPI创建一个idea基本插件项目，项目随便命名创建后的文件结构，CommentWriter是自己添加的 开发准备，导入OKHttp（原生的http访问在打包后会报400错误，HttpClient访问的接口在参数一致的情况下获取的结果非常蠢，无法之间使用）点击projectstructure点击加号，再点击library点击newlibrary点击formmaven直接搜索Okhttp导入就可以了，依赖的环境只有这个然后修改一下plugin.xml，这里acti
GPT2与Bert、T5之类的模型很不一样！！！如果你对Bert、T5、BART的训练已经很熟悉，想要训练中文GPT模型，务必了解以下区别！！！官方文档里虽然已经有教程，但是都是英文，自己实践过才知道有很多坑！！！中文也有一些教程，但是使用了TextDataset这种已经过时的方法，不易于理解GPT2的真正工作原理。开门见山说结论，与bert的最主要区别：GPT2Tokenizer，是以字节为单位的字节对编码，不是以中文的字或词为单位的！对于英文，GPT2Tokenizer大部分时候是以单词为单位进行切分的，但是对中文则完全不同，有时候2个id代表一个中文字，有时候又是1个？这一奇怪的现象正是
GPT2与Bert、T5之类的模型很不一样！！！如果你对Bert、T5、BART的训练已经很熟悉，想要训练中文GPT模型，务必了解以下区别！！！官方文档里虽然已经有教程，但是都是英文，自己实践过才知道有很多坑！！！中文也有一些教程，但是使用了TextDataset这种已经过时的方法，不易于理解GPT2的真正工作原理。开门见山说结论，与bert的最主要区别：GPT2Tokenizer，是以字节为单位的字节对编码，不是以中文的字或词为单位的！对于英文，GPT2Tokenizer大部分时候是以单词为单位进行切分的，但是对中文则完全不同，有时候2个id代表一个中文字，有时候又是1个？这一奇怪的现象正是
💗wei_shuo的个人主页💫wei_shuo的学习社区🌐HelloWorld！本文以ChatGpt视角学习spring注解，希望通过AI减少学习搜索时间：GPT视角学习：spring注解『文末赠书：评论区提供免费稳定国内GPT链接』@GetMapping@GetMapping是Spring框架中的一个注解，它用于将HTTPGET请求映射到指定的处理程序方法上。@GetMapping注解告诉Spring，当接收到一个HTTPGET请求时，应该调用带有@GetMapping注解的处理程序方法来处理该请求。处理程序方法通常返回一个包含响应数据的ModelAndView对象，也可以是一个JSON对象
