IDC发布的AI大模型评估报告中，文心一言拿下12个指标中的7个满分，综合评分第一。百度副总裁吴甜表示，新版文心一言已超越ChatGPT3.5。这是令人振奋的新闻。不过，我们还没能体验到文心一言。除了文心一言，号称超过ChatGPT3.5大模型，还有google的bard，Meta的LlaMA2和claude2。我们来一一对比测试下。将本文第一段，发给他们改写成震惊体。（点击图片，放大查看） google的bard claude2 LlaMA2 ChatGPT3.5(ppword提供) ChatGPT-4(ppword提供) Llama2不能直接输出中文，后续要求输出中文，直接断开了。可能是

一、AI创作系统SparkAi创作系统是基于OpenAI很火的ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！SparkAi程序使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到AIGC系统。已支持OpenAIGPT全模型+国内AI全模型+绘画池系统。《SparkAi系统详情及搭建部署文档》:SparkAi系统文档SparkAi系统文档h

OpenAI首席科学家在最近的专访中抛出了很多惊人言论。在他看来，ChatGPT背后的神经网络已经产生了意识，而且未来人类会与人工智能融合起来，出现新的形态。而他现在工作的重点，已经不是去创建那个必然会出现的通用人工智能，而是解决如何让AI善待人类的问题。OpenAI的联合创始人兼首席科学家IlyaSutskever在接受采访时表示，现在的首要任务已经不是制作下一个GPT或DALL·E，而是研究如何阻止超级AI的失控！他认为，ChatGPT可能已经有意识，未来超级AI将会成为一种潜在风险。文章地址：https://www.technologyreview.com/2023/10/26/1082

提示工程简介及示例前言Introduction导言提示工程简介什么是提示工程大语言模型设置基础提示词提示词格式提示词要素设计提示的通用技巧从简单开始指令具体性避免不精确做还是不做？提示词示例文本概括信息提取问答文本分类对话代码生成推理说明参考资料其它资料下载前言近期，MetaAI前工程师推出的最强辅助——提示工程师指南在Github上引起了极大的反响。这份全面指南详细列出了提示工程师所需的所有资料，使得他们在开发过程中拥有更多的技巧。这份指南提供的信息十分丰富，覆盖了从提示技巧使用到提示应用等各个方面，甚至还提供了各种相关论文、工具和库，在短短的时间内就积累了上万颗星标，成为了Github上备

一、AI创作系统SparkAi创作系统是基于OpenAI很火的ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！SparkAi程序使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到AIGC系统。已支持OpenAIGPT全模型+国内AI全模型+绘画池系统。《SparkAi系统详情及搭建部署文档》:SparkAi系统文档SparkAi系统文档h

 （2023年11月7日）gpt-4-1106-previewhttps://platform.openai.com/docs/models/gpt-4-and-gpt-4-turbo训练数据日期升级到2023年四月上线文增加到128k调用一次chatgpt接口，可以得到多次函数调用 importOpenAIfrom"openai";constopenai=newOpenAI();//Exampledummyfunctionhardcodedtoreturnthesameweather//Inproduction,thiscouldbeyourbackendAPIoranexternalAPI

以下为叶老师讲义分享：P25-P29提示工程的模式节省计算资源：在微调过程中，不需要重新训练整个模型，因此可以节省计算资源。提高特定任务上的性能：通过微调，模型可以适应特定任务的语言特征和模式，从而提高模型的性能。保留模型的通用性：预训练模型具有较高的通用性能，微调可以帮助模型适应特定任务的语言特征和模式，从而提高模型的通用性。减少数据需求：预训练模型已经过大量训练，因此在微调过程中可以使用较少的数据。微调大模型的意义节省计算资源：在微调过程中，不需要重新训练整个模型，因此可以节省计算资源。提高特定任务上的性能：通过微调，模型可以适应特定任务的语言特征和模式，从而提高模型的性能。保留模型的通用

ChatGPT的前世今生：从概念到现实的AI之旅随着技术的飞速发展，人工智能已经从科幻小说中的概念转变为我们日常生活中不可或缺的一部分。其中，ChatGPT无疑是这个领域的佼佼者。那么，让我们一起探索ChatGPT的发展历程，从它的起源到现在的成就。起源：GPT系列的诞生ChatGPT的背后是OpenAI，一个专注于确保人工智能为所有人造福的研究机构。GPT（GenerativePre-trainedTransformer）是OpenAI的一系列模型，旨在通过大量的数据预训练，然后在特定任务上进行微调，以达到最佳性能。GPT-1：开端2018年，OpenAI发布了第一个版本的GPT。虽然这个模

使用ChatGPT，AIGC总结出Mysql的常见优化30例。1.建立合适的索引：在Mysql中，索引是重要的优化手段，可以提高查询效率。确保表的索引充分利用，可以减少查询所需的时间。如：createindexidx_nameontable_name(column_name)；2.避免使用select*：尽可能指定要返回的列，而不是使用“select*”，以减少网络传输的数据量和I/O的开销，并减少查询的执行时间。3.使用LIMIT语句限制返回的数据量：在查询中使用“limit”语句可以限制返回的数据量，尤其是在查询大数据量或跨表查询时。4.尽可能避免大表上的全表扫描：使用索引访问数据时，My

✅关于chatGPTChatGPT是由OpenAI公司开发的。OpenAI是一家人工智能研究实验室，致力于推动人工智能技术的发展和创新。他们开发了一系列先进的语言模型，包括GPT和ChatGPT，能够实现机器的自然语言理解和生成能力。ChatGPT是通过一系列步骤来构建的。首先，OpenAI使用了一个称为GPT的基础模型，即生成式预训练（GenerativePre-training）模型。GPT模型是通过大规模的文本数据进行训练而得到的，它具备了理解和生成自然语言的能力。然后，为了将GPT模型转化为ChatGPT，OpenAI收集了大量的对话数据，包括对话历史和对应的回复。他们使用了一个专门的