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
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
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）
使用chatGPT进行日常咨询，提出问题是一个重要的步骤。但是，最关键的不只是提出问题，而是如何表达问题，以及如何与chatGPT进行交互和沟通。以下是几点建议：1.确定需要咨询的领域或主题，以便chatGPT能够更好地理解你的问题，并为你提供相关的答案和建议。2.设定几个层次的问题，从宏观到微观，逐步深入探索问题的根源和解决方案。3.使用清晰、简洁、明确的语言，以便chatGPT能够准确理解你的问题，并提供相关的答案和建议。4.在与chatGPT的交互过程中，尝试回答chatGPT的问题，或者进一步解释你的问题，以便chatGPT能够更好地理解你的需求。5.在与chatGPT的交互过程中，尽
我让GPT-3和Llama学会一个简单的知识：A就是B，然后反过来问B是什么，结果发现AI回答的正确率竟然是零。这是什么道理？近日，一个叫「逆转诅咒」（ReversalCurse）的新概念成为了AI圈热议的话题，现在流行的所有大语言模型全部都中招了。面对简单到不能再简单的问题，它们的准确率不仅是接近为零，而且看不出有增加正确率的可能性。而且，研究人员发现，这个大bug与模型体量，问的问题什么的都没有关系。我们说AI发展到预训练大模型阶段，终于看起来像是掌握了一点逻辑思维，结果这次却像是被打回了原形。图1：GPT-4中的知识不一致现象。GPT-4正确给出了汤姆・克鲁斯母亲的名字（左）。然而当输入
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。大模型明知道“你妈是你妈”，却答不出“你是你妈的儿子”？？这么一项新研究，刚一发表就引燃了全场讨论。来自范德堡大学、萨塞克斯大学、牛津大学等研究机构的研究人员惊讶地发现：一个大语言模型在训练时被喂进了“A是B”这种形式的数据，它并不会自动反推出“B是A”。大模型存在“反转诅咒”现象。甚至强如GPT-4，在反向问题实验中，正确率也只有33%。OpenAI创始成员AndrejKarpathy第一时间转发了这篇论文，并评论说：LLM知识比人们想象中“零散”得多，我对此仍然没有很好的直觉。这具体是怎么一回事？大模型的“反转诅咒
目录使用GPT-4解锁代码理解|UnlockingCodeUnderstandingwithGPT-4HarnessingthePowerofGPT-4|利用GPT-4的力量SimplifyingCodeUnderstanding|简化代码理解UnlockingCodeUnderstandingforAllDevelopers|解锁所有开发人员的代码理解【禅与计算机程序设计艺术-工具箱推荐】
全球各行业对3D世界和虚拟环境的需求呈指数级增长。3D工作流程是工业数字化的核心，开发实时模拟来测试和验证自动驾驶车辆和机器人，操作数字孪生来优化工业制造，并为科学发现铺平新的道路。如今，3D设计和世界构建仍然是高度手动的。虽然2D艺术家和设计师已经拥有了辅助工具，但3D工作流程仍然充满了重复、乏味的任务。为场景创建或查找对象是一个耗时的过程，需要长期磨练的专业3D技能，例如建模和纹理化。正确放置对象以及将3D环境艺术引导至完美需要数小时的微调。为了减少手动、重复性任务并帮助创作者和设计师专注于工作中富有创意和乐趣的方面，NVIDIA推出了众多AI项目，例如用于生成式AI/人工智能的变革借助C
对人类来说，理解一张图的信息，不过是一件微不足道的小事，人类几乎不用思考，就能随口说出图片的含义。就像下图，手机插入的充电器多少有点不合适。人类一眼就能看出问题所在，但对AI来说，难度还是非常大的。GPT-4的出现，开始让这些问题变得简单，它能很快的指出图中问题所在：VGA线充iPhone。其实GPT-4的魅力远不及此，更炸场的是利用手绘草图直接生成网站，在草稿纸上画一个潦草的示意图，拍张照片，然后发给GPT-4，让它按照示意图写网站代码，嗖嗖的，GPT-4就把网页代码写出来了。但遗憾的是，GPT-4这一功能目前仍未向公众开放，想要上手体验也无从谈起。不过，已经有人等不及了，来自阿卜杜拉国王科
