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Karpathy离职OpenAI,首发2小时AI大课!从头开始构建GPT分词器

离职OpenAI的技术大神karpathy,终于上线了2小时的AI大课。——「让我们构建GPTTokenizer(分词器)」。其实,早在新课推出两天前,karpathy在更新的GitHub项目中,就预告了这件事。这个项目是minbpe——专为LLM分词中常用的BPE(字节对编码)算法创建最少、干净以及教育性的代码。目前,GitHub已经狂揽6.1k星,442个fork。项目地址:https://github.com/karpathy/minbpe网友:2小时课程含金量,相当于大学4年不得不说,karpathy新课发布依然吸引了业内一大波学者的关注。他总是可以把相当复杂的LLM概念,用非常好理解

使用Apache Kafka创建事件驱动的Spring Boot微服务

当今技术潮流中,事件驱动的微服务成为了一种转型的力量,其中的微服务模块通过事件实现无缝通信,提高系统的可扩展性、可适应性和敏捷性。消息队列在事件驱动架构中起着重要作用,ApacheKafka作为高性能、可扩展和可靠的消息队列系统,被广泛应用于实时数据流处理和事件驱动架构中,因此成为了事件驱动架构中的核心技术之一。本文介绍如何使用ApacheKafka构建事件驱动的微服务架构。1事件驱动架构简介事件驱动架构(EDA)是一种软件设计模式,它使系统内部的组件通过生成和消费事件来相互通信。在这种架构中,事件表示系统内发生的重要事件,并可以在其他组件中触发相应的操作。这种方法可以实现松散耦合的系统,提高

Gemini VS GPT-4,当前两大顶级AI模型实测

随着谷歌在AI军备竞赛中急起直追,“有史以来最强大模型”GeminiAdvanced终于上线,AI爱好者们总算等来了一款号称能够匹敌GPT-4的大语言模型。月费19.99美元(包含GoogleOne订阅)的GeminiAdvanced实际表现如何?究竟能不能如谷歌宣传的那样和GPT-4掰手腕?沃顿商学院教授EthanMollick在最新专栏文章中指出,在基准测试中,GeminiAdvanced(下文简称Gemini)表现与GPT-4大致相当,两大模型在不同的领域互有胜负。GPT-4在编写代码和撰写诗歌等任务上更加出色,而Gemini则更擅长多模态和搜索任务。但他同时强调:真正有趣的是,Gemi

清华AutoGPT:掀起AI新浪潮,与GPT4.0一较高下

引言:        随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域迎来了一个又一个突破。最近,清华大学研发的AutoGPT成为了业界的焦点。这款AI模型以其出色的性能,展现了中国在AI领域的强大实力。目录引言:一、清华AutoGPT简介二、清华AutoGPT与GPT4.0的比较三、简单问答与代码示例问答:代码示例:使用清华AutoGPT进行文本生成:使用GPT4.0进行文本生成: 一、清华AutoGPT简介        清华AutoGPT是一款基于Transformer架构的自然语言处理模型,它采用了大规模的语料库进行训练,具备了强大的语言理解和生成能力。该模型可以自动回答各种问题

Python 基于pytorch从头写GPT模型;实现gpt实战

1.GPT简介        GPT(GenerativePre-trainedTransformer)模型是一种基于Transformer架构的生成式预训练模型,由OpenAI开发。它采用了无监督学习的方式进行预训练,然后通过微调适应特定的任务。GPT模型的结构由多层Transformer解码器组成,每个解码器由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。自注意力机制能够对输入的序列进行编码,并捕捉序列中的上文关系,而前馈神经网络则负责对编码后的向量进行进一步的非线性转换。通过堆叠多个解码器,GPT模型能够学习到更加丰富的语义表示。        在预训练阶段,GPT模型采用了大规模的无标签文本数据

Karpathy新视频又火了:从头构建GPT Tokenizer

技术大神卡帕西离职OpenAI以后,营业可谓相当积极啊。这不,前脚新项目刚上线,后脚全新的教学视频又给大伙整出来了:这次,是手把手教咱构建一个GPTTokenizer(分词器),还是熟悉的时长(足足2小时13分钟)。Ps.上次讲课还是俩月前的大模型科普。所谓“卡帕西出手,必属精品”,大伙火速码码码:今晚的约会取消,卡帕西来了我要去上课(狗头)再说一遍,付费都买不到的这样高质量的课程,冲。具体都有哪些干货?“太长不看版”已为大家准备好。为什么要关注Tokenizer如大神介绍:Tokenizer即分词器是大语言模型pipeline中一个完全独立的阶段。它们有自己的训练集、算法(比如BPE,字节对

c++ - 事件驱动编程 : callback vs message polling

作为一名C++程序员,我一直在研究OpenGL编程,并且看到了处理事件驱动编程的两种主要方式:消息轮询或回调函数。我看到原生Win32API使用了一个回调函数,它是由DispatchMessage函数触发的。SDL(基于教程)也使用某种回调或类似回调的编程。GLFW也使用回调。SFML允许程序员轮询代码中任何位置的单个消息,通常在一个循环中,形成消息循环。根据我所见,XWindow系统也使用消息轮询。显然,由于事件系统存在于突出的环境中,因此每个系统都必须具有优势。我希望有人能告诉我每个的优点和缺点。我正在考虑编写一些严重依赖于事件驱动编程的程序,并希望就采用哪条路径做出最佳决定。

Linux 驱动开发基础知识——APP 怎么读取按键值(十二)

 个人名片:🦁作者简介:学生🐯个人主页:妄北y🐧个人QQ:2061314755🐻个人邮箱:2061314755@qq.com🦉个人WeChat:Vir2021GKBS🐼本文由妄北y原创,首发CSDN🎊🎊🎊🐨座右铭:大多数人想要改造这个世界,但却罕有人想改造自己。专栏导航:妄北y系列专栏导航:C/C++的基础算法:C/C++是一种常用的编程语言,可以用于实现各种算法,这里我们对一些基础算法进行了详细的介绍与分享。🎇🎇🎇QT基础入门学习:对QT的基础图形化页面设计进行了一个简单的学习与认识,利用QT的基础知识进行了翻金币小游戏的制作🤹🤹🤹Linux基础编程:初步认识什么是Linux,为什么学Lin

用AI做小红书,只需要2分钟,用GPT批量生成10篇小红书爆款笔记(附案例实操过程)

大家好,我是企企宣创始人南则北,专注于小红书生态营销及AI赋能和商业化。随着科技和AI的发展,做品牌营销、做新媒体运营,做小红书运营,都需要更加智能、更加高效。在小红书上,有人借助GPT,快速批量生产内容,收入百万。对于我们大多数人来说,ChatGPT的横空出世真的是天大的惊喜。这次是真的人工智能了,是史无前例的突破。360创始人周鸿祎也是一直在呼吁大家关注AI,他还调侃,说自己之前确实做了20年的智障产品,但这一次是真智能了。GPT可以帮助我们快速生成高质量的小红书笔记内容,涵盖时尚、美妆、生活等方方面面。无论是时尚搭配的建议、美妆技巧的分享,还是生活小窍门的揭秘,GPT都能在短短的时间内输

OTG -- STM32 OTG驱动代码下载及简述(三)

目录前沿1STM32OTG标准库的获取2设备模式代码匹配开发板2.1OTGFS全速代码修改2.2OTGHS代码修改2.2.1OTGHS外部高速PHY运行在高速模式代码修改2.2.2OTGHS外部高速PHY运行在全速模式代码修改2.2.3OTGHS内部全速PHY运行在全速模式代码修改前沿前面对STM32F407OTG模块及ULPI接口进行了简单的讲解,现在针对ST提供的标准库进行简单讲解,主要针对标准库的获取和标准库的使用进行讲解,更多USB相关信息请查看:USB专栏1STM32OTG标准库的获取通过ST官网,STOTG代码下载链接,获取OTG代码,按照要求填写邮箱即可下载。下载之后,解压,打开