这篇论文通过对真实世界决策任务中的Auto-GPT代理进行了全面的基准研究，探索了大型语言模型（LLM）在决策任务中的应用。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.02224.pdf作者比较了多种流行的LLM（包括GPT-4，GPT-3.5，Claude和Vicuna）在Auto-GPT决策任务中的表现，并引入了一种名为「额外意见」的新算法，该算法可以将小的专家模型融入到Auto-GPT方案中，从而提高了任务性能。作者观点在这一研究中最有趣的发现是大语言模型，尤其是GPT4有了类似于人类的能力，可以从不同的意见中提取有用信息，进行思考和批判然后提高自己的结果。那么问题来
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本文介绍如何使用GPU云服务器，使用Megatron-Deepspeed框架训练GPT-2模型并生成文本。背景信息GPT-2模型是OpenAI于2018年在GPT模型的基础上发布的新的无监督NLP模型，当时被称为“史上最强通用NLP模型”。该模型可以生成连贯的文本段落，并且能在未经预训练的情况下，完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言建模任务。GPT-2模型尤其在文本生成上有着惊艳的表现，其生成的文本在上下文连贯性和情感表达上都超过了人们的预期。GPT-2模型由多层单向Transformer的解码器部分构成，根据模型层次规模，GPT-2模型有以下几个规格：Megatron-Deepspe
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。GPT-4官方使用指南炸裂登场啦！你没听错，这次不需要自己做笔记了，OpenAI亲自帮你整理了一份。据说汇聚了大伙儿6个月的使用经验，你、我、他的提示诀窍都融汇其中。虽然总结下来只有六大策略，但该有的细节可绝不含糊。不仅普通GPT-4用户可以在这份秘籍中get提示技巧，或许应用开发者也可以找到些许灵感。网友们纷纷评论，给出了自己的“读后感”：好有意思啊！总结来说，这些技巧的核心思想主要有两点。一是我们得写得更具体一些，给一些细节的提示。其次，对于那些复杂的任务，我们可以把它们拆分成一些小的提示来完成。OpenAI表示，
GPT-3依旧延续自己的单向语言模型训练方式，只不过这次把模型尺寸增大到了1750亿，并且使用45TB数据进行训练。同时，GPT-3主要聚焦于更通用的NLP模型，GPT-3模型在一系列基准测试和特定领域的自然语言处理任务（从语言翻译到生成新闻）中达到最新的SOTA结果。对于所有任务，GPT-3没有进行任何微调，仅通过文本与模型进行交互。与GPT-2相比，GPT-3的图像生成功能更成熟，不需经过微调，就可以在不完整的图像样本基础上补全完整的图像。GPT-3意味着从一代到三代的跨越实现了两个转向：1.从语言到图像的转向；2.使用更少的领域数据、甚至不经过微调步骤去解决问题。2.1预训练模型一般流程
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🤖『ChatGPT+CodeInterpreter=Magic』魔法！离谱！正在怀疑人生…OpenAI近期面向部分用户发放了CodeInterpreter(代码解释器)插件使用权限，推上目前满屏惊讶脸😮拿到权限的用户，展示了使用CodeInterpreter插件进行的诸多尝试：1.处理图片。输出动态二维码、脸部识别、图片转ASCII码、创建调色板等2.OCR识别。导入图片输出文本等3.画图，生成较为复杂的svg4.生成GIF动画，也可以将GIF转为视频5.生成音频。创作音乐等6.生成日历邀请文件.ics7.游戏模拟器，比如吃豆
提示工程高级技巧与技术前言Introduction导言零样本提示少样本提示少样本提示的限制Chain-of-ThoughtPrompting链式思考（CoT）提示零样本COT提示Zero-shotCOT自我一致性生成知识提示自动提示工程师（APE）Active-Prompt方向性刺激提示ReAct多模态思维链提示方法GraphPrompts说明参考资料其它资料下载前言随着时代的进步和技术的不断发展，提示工程已然脱胎换骨，从简单的提示编写和测试逐渐演变成了一门更加复杂、具有挑战性的高科技领域。对于资深提示工程师来说，唯有不断学习和掌握新技术，才能在这个充满机遇和挑战的领域中取得成功。在掌握了更高
AI人工智能大模型汇总：类GPT系列模型、模型中转站Auto-GPT、多模态大模型、视觉模型、自然语言模型模型名称发布方类型开源类型原始模型框架paddle版本模型能力模型语言模型参数简介模型链接体验链接paddle版本链接项目链接备注发布日期创建人模型星火认知大模型科大讯飞语言模型未发布暂无paddle文生文中文未知https://xinghuo.xfyun.cn/?ch=bdtg-xh-cy01&bd_vid=116274842644400604572023/05/06王健桐星火认知大模型"StarCoderHuggingFace&ServiceNow语言模型全开源暂无paddle代码生成
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。只需一段提示词，让GPT-4变成你的“梦中情导”，在GitHub上揽星上万。学习的内容、难度可任意指定，从小学教到博士，甚至可以改变AI导师的教学风格和说话语气：终于不用为了一个搞不懂的疑（ruo）难（zhi）问题去找导师了！现在，一个AI就能帮你学习任何主题，还是24小时待命且从来不会失去耐心。比如用来学习一门新的编程语言Rust，并告诉AI你会C语言，AI在教你的时候就会跳过数据类型、函数等基础知识了。甚至Github上还有因为受到很大帮助，主动要求赞助作者开发资金的。一位搞出海电商、经常需要了解不同行业产品和不同
据称，这个算法可以创造出比人类编写的算法快3倍的排序算法。消息刚出的时候，很多网友都认为这是机器学习领域的重大突破。但经过一段时间的发酵之后，部分网友对AlphaDev取得的成就的评价似乎出现了分歧。先是一位推特网友表示，用GPT-4也成功地发现了和AlphaDev发现的几乎一样的算法。然后不少网友也在讨论，觉得AlphaDev取得的实际成果和他们自己吹的「历史性突破」差距过大。网友的这些讨论甚至把马库斯也引来围观看热闹了。此外，马院士也回复了用GPT-4发现算法的网友，「推特老板到此一游」GPT-4也能「发现」同样的算法现在我们来看看这位用GPT-4发现和AlphaDev几乎一样算法的网友到
