前言本文简要介绍了GPT-3的背景，模型架构，训练数据以及训练方式部分。具体训练细节，实验结果很多，可以在用到的时候再看Intro本文剖析了pretrain-finetune架构存在的问题：对于每个新的任务，都需要大量的标注数据将表达能力更强的模型（预训练阶段要求用大模型）在比较窄的数据（微调阶段是在narrow数据分布上进行的）上训练是不合理的。大模型的效果并不能泛化到OOD数据上人类在接触一个下游任务时不需要大量的训练样本，只需要对任务的描述或者几个例子就可以。我们希望NLP模型也能有这种多任务之间无缝衔接的能力解决上述问题可行的方案：meta-learning：模型在预训练阶段就学到了一
MosaicML正在推出其第二个开源大型语言模型（LLM），称为MPT-30B，这是继五月份首次推出的较小的MPT-7B模型之后。为了讨论新模型及其对开发人员的意义，我采访了MosaicML联合创始人兼首席执行官NaveenRao。他之前的创业公司是Nervana，这是一家深度学习公司，于2016年被英特尔收购，所以他最近在人工智能行业并不重要。顾名思义，MPT-30B是一个300亿参数模型。该公司声称它在质量上超过了OpenAI的GPT-3，尽管其参数数量约为1/6（GPT-3有1750亿个）。“这意味着MPT-30B更容易在本地硬件上运行，并且部署推理的成本要低得多，”该公司表示。Mosa
项目地址：https://minigpt-4.github.io/ 论文链接：https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4/blob/main/MiniGPT_4.pdf代码：https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4视频：https://youtu.be/__tftoxpBAw数据集：https://drive.google.com/file/d/1nJXhoEcy3KTExr17I7BXqY5Y9Lx_-n-9/viewDemo地址：https://6b89c70eb5e14dca33.gradio.live/Dem
近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展，航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加，数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量猛增，遥感数据已经越来越具有大数据特征。遥感大数据的出现为相关研究提供了前所未有的机遇，同时如何处理好这些数据也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法胜任大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。 以EarthEngine（GEE）、PIE-Engine为代表全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线可视化计算和分析云平台应用越来越广泛。GEE平台存储和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星影像、气候与天气、地球物理等方面的数据集
最近，我的GPT账号被封掉了，正好看到Google开始试用Bard，抱着学习的态度，注册使用了一下，看下Google Bard对比CHAT-GPT有哪些差异，以下仅仅是对编写python代码的试用体验。使用网址 https://bard.google.com/先注册、点各种同意，就可以使用了。首先，我对Google Bard说”帮我编辑python代码，可以实现在某个文件目录下查找完全相同的文件“，然后Google Bard回答”IamanLLMtrainedtorespondinasubsetoflanguagesatthistime,soIcan'tassistyouwiththat.P
公众号关注 “GitHubDaily”设为 “星标”，每天带你逛GitHub！上周四，GitHubCopilotX震撼发布，将一众老牌代码编辑器打得措手不及。但其实，CopilotX不是第一个集成GPT-4模型的AI智能编程工具。在它发布的一两周前，一款名为Cursor的代码编辑器便已开始在技术圈内被疯狂传播。它主打一个亮点：通过GPT-4来辅助你编程，完成AI智能生成代码、修改Bug、生成测试等操作。利用GPT-4强悍的编程能力，让Cursor成为第一个吃上螃蟹的代码工具。短短数日，它便收获了大量的开发者用户。同时，也有不少开发者通过它所内置的Chat功能，提前使用了GPT-4。可惜的是，由
Waitlist了三个星期，今天下午终于拿到了百度文心一言的体验资格，于是立刻展开测试。根据文心一言网页端信息显示，目前最新发版是4月1号的版本，版本号是v1.0.3，应该是从上个月16号发布会以后又做了两版迭代。根据文心一言自己的回答，可以看到文心一言是基于百度飞桨和文心大模型发布的大语言模型。话不多说，笔者下午对文心一言做了50来次测试，就其中的10来个问题与GPT-4的回答做了对比测试。这里贴一些截图展示给大家参考。中文作诗以“春末夏初”为题，作一首藏头诗。从诗歌的角度看，文心要明显写得更差一些。中国历史文化为了证实文心一言是否真的在中文上表现要好于GPT，笔者在这方面多做了一些测试。对
在这篇文章中，我想展示如何借助不同的软件工具从Youtube上发布的新闻剪辑中全自动生成包含文本和图像的新闻文章。使用当前用于处理媒体数据的AI模型，例如OpenAIWhisper、OpenAIGPT3和StableDiffusion。OpenAIWhisper是最近发布的模型，用于将音频数据转换为具有前所未有质量的书面文本。它已作为开源软件免费提供，并可作为Python库下载，网址为https://github.com/openai/whisper大语言模型中的经典“GPT3”并非免费提供，但可以通过付费API集成。我在这里使用它来创建一个简短的摘要，其中包含基本新闻事实和提取文本的新闻标题
目录前言1，关于gpt2的几个例子学习2，使用docker配置环境3，使用uget工具下载模型，文件大容易卡死4，研究使用gpt2-simple执行demo，训练200次5，总结前言本文的原文连接是:https://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/108971807未经博主允许不得转载。博主CSDN地址是：https://blog.csdn.net/freewebsys博主掘金地址是：https://juejin.cn/user/585379920479288博主知乎地址是：https://www.zhihu.com/people/freewe
文章目录@[toc]简介一、AutoGPT二、与ChatGPT的区别三、安装四、体验其他简介说Auto-GPT淘汰了ChatGPT了，显然是营销文案里面的标题党。毕竟它还是基于ChatGPT的API，某种意义只是基于ChatGPT能力的应用。但最近，AutoGPT确实又成为一个现象级的事件，上线不到一个月，github的项目星标超过10万。但中文圈里面，对它的介绍和评测不多。基本上就是复制海外那篇『防水鞋市场调研』那个案例。让我们很难感受它的强大。今天就来用最简单的方式评测一下，对它有个大概的了解。一、AutoGPTAuto-GPT是一个“人工智能代理”，给定一个自然语言的目标，它将试图通过将
