GPT1：ImporovingLanguageUnderstandingBy GenerativePre-trainingGPT2：LanuageModelsAreUnsupervisedMultitaskLearnersGPT3：LanguageModelsAreFew-shotLearnersGitHub：https://github.com/openai/gpt-3从GPT三个版本的论文名也能看出各版本模型的重点：GPT1：强调预训练GPT2：强调UnsupervisedMultitask就是说下游任务fintune的时候不用重新调整模型结构了GPT3：强调Few-shot就是连fi
0前言最近朋友圈以及身边很多朋友都在研究GPT开发，做了各种各样的小工具小Demo，AI工具用起来是真的香！在他们的影响下，我也继续捣鼓GPTDemo，希望更多的开发者加入一起多多交流。上一篇结合即时通IMSDK捣鼓了一个DemoChatGPT群聊机器人Demo，也收到了一些还不错的反馈，有伙伴用于客服场景解放了一部分人工重复工作提升了效率。趁着周末我捣鼓了一个ChatGPT虚拟人直播，结合了同样热门的元宇宙技术。本文将通过详细开发流程来为大家举例如何快速实现一个虚拟人直播，可用于无人直播场景。ChatGPT虚拟人可抓取直播中粉丝弹幕和评论并回复来进行用户互动，提升直播间的活跃与用户体验。最终
admin@RT-AX56U_V2-4F08:/jffs#df-hFilesystemSizeUsedAvailableUse%Mountedon/dev/root25.6M25.6M0100%/devtmpfs122.3M0122.3M0%/devtmpfs122.4M380.0K122.1M0%/vartmpfs122.4M7.0M115.5M6%/tmp/mntubi1:data1.0M64.0K880.0K7%/datatmpfs122.4M7.0M115.5M6%/tmp/mnttmpfs122.4M7.0M115.5M6%/tmp/dev/mtdblock915.0M15.0M01
说在前面的话：一个月前，OpenAI向外界展示了GPT-4如何通过手绘草图直接生成网站，令当时的观众瞠目结舌。在GPT-4发布会之后，相信大家对ChatGPT的对话能力已有所了解。圈内的朋友们应该已经亲身体验过无论是文本生成、编写代码，还是上下文关联对话能力，这些功能都一次又一次地震撼着我们。还记得发布会上，GPT-4展示的多模态能力，输入不仅仅局限于文字，还可以包括文本和图像，让我大开眼界。例如：画个网站的草图，GPT4就可以立马生成网站的HTML代码。然而，时光荏苒！OpenAI至今尚未提供发布会上展示的多模态处理能力！原本以为我们还需要再等上一段时间才能看到这一功能的更新，然而意想不到的
1.分配策略的作用我们在分析生产者的时候有专门写过文章分析生产者的分区分配策略Kafka生产者的3种分区策略生成者的分配策略是把我们产生的消息选择一个合适的分区去发送，那么今天我们要讲解一下消费者的分区分配策略他要做的事情是同一个消费组中给不同消费者分配能够消费的分区数;同一个消费组中,一个分区只会被一个消费者消费。2.分配策略的选择2.1分配策略配置每个消费组客户端都可以配置一个partition.assignment.strategy属性并且可以配置多个自己支持的分配策略，例如：partition.assignment.strategy=org.apache.kafka.clients.c
acks=0，生产者发送过来数据就不管了，可靠性差，效率高；acks=1，生产者发送过来数据Leader应答，可靠性中等，效率中等；acks=-1，生产者发送过来数据Leader和ISR队列里面所有Follwer应答，可靠性高，效率低；在生产环境中，acks=0很少使用；acks=1，一般用于传输普通日志，允许丢个别数据；acks=-1，一般用于传输和钱相关的数据，对可靠性要求比较高的场景。至少一次（AtLeastOnce）=ACK级别设置为-1+分区副本大于等于2+ISR里应答的最小副本数量大于等于2最多一次（AtMostOnce）=ACK级别设置为0总结：AtLeastOnce可以保证数据
mysql单表数据量太大导致查询缓慢问题如何解决您好，这是Bing。根据网络搜索结果，mysql单表数据量太大导致查询缓慢的问题有以下几种可能的解决方案：使用索引。索引是一种数据结构，可以帮助数据库高效地获取数据。索引可以根据WHERE和JOIN中出现的列创建，以提高查询效率。索引的种类有主键索引、非主键索引、联合索引等，不同的索引有不同的优缺点¹²。使用分表。分表是为了解决单表数据量太大，sql语句查询数据时，即使走了索引也非常耗时的问题。分表可以将一个大表拆分成多个小表，每个小表的表结构相同，只是存储的数据不同。分表可以控制每张表的数据量和索引大小¹³。使用分库。分库是为了解决数据库连接资
一主多从5个broker(1主4从)安装目路/config/server.properties,额外复制4份为server-2.properties，server-3.properties，server-4.properties，server-5.properties主要配置不同server.propertiesbroker.id=0listeners=PLAINTEXT://127.0.0.1:9092log.dirs=安装目路/logs/kafka-logszookeeper.connect=127.0.0.1:2181server-2.propertiesbroker.id=2liste
修改表修改表名--1.将名为table1的表修改为table2ALTERTABLEtable1RENAMEtable2;--示例ALTERTABLEaggregate_testRENAMEaggregate_test1;--2.将表example_table中名为rollup1的rollupindex修改为rollup2ALTERTABLEbase_table_nameRENAMEROLLUPold_rollup_namenew_rollup_name;ALTERTABLEex_userRENAMEROLLUProllup_u_costnew_rollup_u_cost;descex_user
GPT-2开源模型本地搭建1、GPT使用心得2、py环境准备2.1安装MicrosoftVisualC++14.0运行库2.2环境安装1.安装python3.6或3.72.安装pip3安装tensorflow4.安装NumPy、regex5.安装其他插件（pipfreeze|greptensorflow）3、GPT-2开源模型本地搭建（基于HuggingFace）3.1模型介绍3.2插件安装3.3模型运行3.4模型测试4、GPT-2本地模型搭建（GitHub，坑未踩完）4.1模型介绍4.2模型下载4.3为什么HuggingFace下载的模型能加载，而GitHub上下载的不能用的？（要转换格式）
