现在基于自然语言和文档进行对话的背后都是使用的基于嵌入的向量搜索。OpenAI在这方面做的很好，它的Cookbook(github.com/openai/openai-cookbook)上有很多案例，最近他们对文档做了一些更新。GPT擅长回答问题，但是只能回答它以前被训练过的问题，如果是没有训练过的数据，比如一些私有数据或者最新的数据该怎么办呢？这种情况下通常有两种办法，一种是微调(fine-tuning)，一种是嵌入(embedding)。微调就是在大模型的数据基础上做二次训练，事先准备好一批prompt-complition(类似于问答Q&A)的数据，生成新的模型，这个模型将会包含微调后的
打开VSCode新建一个工作目录使用pipinstall--upgradeopenai配置环境变量：OPENAI_API_KEY=windows配置:(需要重启)setxOPENAI_API_KEY"你的openaikey"准备训练数据集文件：格式如下：放到工作目录下比如A.jsonl使用命令格式化数据： openaitoolsfine_tunes.prepare_data-f如：openaitoolsfine_tunes.prepare_data-fA.json.nl然后一路Y即可生成两个文件train和valid然后创建训练模型：openaiapifine_tunes.create-t-m
打开VSCode新建一个工作目录使用pipinstall--upgradeopenai配置环境变量：OPENAI_API_KEY=windows配置:(需要重启)setxOPENAI_API_KEY"你的openaikey"准备训练数据集文件：格式如下：放到工作目录下比如A.jsonl使用命令格式化数据： openaitoolsfine_tunes.prepare_data-f如：openaitoolsfine_tunes.prepare_data-fA.json.nl然后一路Y即可生成两个文件train和valid然后创建训练模型：openaiapifine_tunes.create-t-m
报错：PSD:\>whisper.exe.\dz.wav--languageen--modelmediumC:\xxPython310\lib\site-packages\whisper\transcribe.py:114:UserWarning:FP16isnotsupportedonCPU;usingFP32insteadwarnings.warn("FP16isnotsupportedonCPU;usingFP32instead")这个报错说的是whisper要使用cpu，而你音频是fp16的，cpu不支持。要点在于如何解决为什么whisper没使用GPU应该是搞别的时候把torch给搞
OpenAI刚刚把自家的文本检测器Classifier给下线了，总共上线才半年。图片今年年初，OpenAI兴致勃勃地发布了Classifier，宣称有了它，谁都能知道某一段文本是不是由GPT生成的，不说拯救世界吧，最起码老师有福了。但半年过去，Classifier直接寄了。OpenAI表示，这东西根本实现不了设计的时候的目的，准确率太低。图片而且，小编觉得OpenAI下线的行为充分说明了一个事情，就是AI检测器这东西完全不靠谱，可能方向都是错的。因为在AIGC充斥网络，引发了不少混乱的今天，AI检测器本应该是一个非常有用的东西。就算检测准确率因为技术所限，暂时还不是很高，也可以让用户一边用着一
人工智能的发展日新月异，尤其是生成型人工智能，已经成为科技行业的热门话题。然而，生成型人工智能也存在着失控的风险。为了确保生成型人工智能的“安全和负责任”地发展，今天，四家领先的人工智能科技公司宣布成立前沿模型论坛（FrontierModelForum）。前沿模型论坛是一个专注于前沿人工智能模型的组织，由微软、OpenAI、谷歌和Anthropic四家公司共同发起。所谓前沿人工智能模型，是指那些超越现有最先进模型的能力，并且可以执行多种任务的大规模机器学习模型。在谷歌的博客文章中，该组织公布了其目标，IT之家翻译如下：推进人工智能安全研究，促进前沿模型的负责任开发，降低风险，并实现独立、标准化
1.简介GitHub-qinL-cdy/auto_ai_subtitlegithub上新开源的一款字幕生成和字幕翻译的整合工具，可以根据视频中提取到的音频来转换成字幕，再根据需要将字幕进行翻译2.效果3.使用1）安装ffmpeg安装ffmpeg的教程比较多，就不详细介绍了，Windows上安装完成后记得添加环境变量，最后在cmd中输入"ffmpeg–version"，有相应打印即可2）拉取代码使用git拉取代码即可，没有git的可以参考网上资料安装一下gitclonehttps://github.com/qinL-cdy/auto_ai_subtitle.git3）安装python依赖使用pi
OpenAI官方近日更新新闻稿，由于准确率只有26%，宣布停止AI文本检测工具--AIClassifier。该工具主要用于区分文本是由人类撰写还是AI生成的，不过在上线之后，OpenAI发现准确性并不高。IT之家注：OpenAI并未发布专门的博文表示关闭这项服务，只是更新了原有博文，在文章中宣布了这项调整。OpenAI透露，该工具存在严重的准确性问题，无法可靠地识别内容。报告称识别AI生成内容的准确性为26%，且将9%人类撰写的文本错误标记为AI生成。OpenAI表示：“我们正在努力整合反馈，目前正在研究更有效的文本出处技术，并承诺开发和部署机制，使用户能够了解音频或视觉内容是否由AI生成”。
OpenAI官方近日更新新闻稿，由于准确率只有26%，宣布停止AI文本检测工具--AIClassifier。该工具主要用于区分文本是由人类撰写还是AI生成的，不过在上线之后，OpenAI发现准确性并不高。IT之家注：OpenAI并未发布专门的博文表示关闭这项服务，只是更新了原有博文，在文章中宣布了这项调整。OpenAI透露，该工具存在严重的准确性问题，无法可靠地识别内容。报告称识别AI生成内容的准确性为26%，且将9%人类撰写的文本错误标记为AI生成。OpenAI表示：“我们正在努力整合反馈，目前正在研究更有效的文本出处技术，并承诺开发和部署机制，使用户能够了解音频或视觉内容是否由AI生成”。
在生成式AI领域，推出了ChatGPT的OpenAI是处于领先地位的，他们的GPT-4已经是万亿参数级别，还在训练更先进的GPT-5，届时又会在技术水平上甩开国内的追赶者。OpenAI能够领先，先进AI显卡用到的GPU是功不可没的，背靠微软这棵大树，他们在算力资源上不会受到限制，GPT-4的训练就使用了2万张NVIDIA的AI显卡训练。但是万张显卡级别的算力还不是终点，今年也投身AI创业的前搜狗CEO王小川日前在采访中透露了OpenAI的动向，提到后者正在做更先进的训练方法，设计能够将1000万张GPU连在一起的计算模型。1000万张GPU是什么概念？目前NVIDIA每年的产量也就是100万块
