2021年11⽉的 Microsoft Ignite , 微软带来了全新的 Azure OpenAI Service,通过新的 Azure 认知服务能够访问 OpenAI 强⼤的 GPT-3 模型 。虽然微软还没有正式开放 Open AI Service , 但 GitHub 和 OpenAI 已经推出了基于 GPT-3 的新模型 Codex 的⼯具 - Copilot ,通过它可以帮助软件开发⼈员更⾼效地编写代码。我相信不少⼩伙伴都已经开始在 Visual Studio Code / Visual Studio 使⽤ Copilot 感受到 GPT-3 的威⼒。作为开发者, 希望微软能尽快开放相关⽂档, 能尽快掌握相关技能 。为了满⾜各位要求, 今天我就带⼤家进⼊OpenAI 。

2020年5月,Open AI 发表了一篇开创性的论文,题为 Language Models Are Few-Shot Learners。他们展示了 GPT-3语言模型,它使用了一个具有 1750 亿个参数的神经网络。GPT-3 使用来自 CommonCrawl、WebText、维基百科和书籍语料库的数据进行训练, 并在各种自然语言处理任务中表现出惊人的性能,包括翻译、问答和完形填空任务。在性能上 GPT-3 也是非常优秀, 超过了很多现有的模型。2020年7月,也就是论文发表两个月后,OpenAI 开放了一个 beta API playground,大家可以通过 API 方式访问 GPT-3 模型。
零/单/少样本学习(Zero/one/few-shot learning): 通常,深度学习会针对⼀组特定的类别进⾏训练和测试。如果计算机视觉中对星球⼤战中的 BB8 , R2D2 , C3PO 进⾏分类,在测试过程中就只能针对这三个类别进⾏。但在零样本学习设置中,系统在测试时,可以使⽤不在训练内的类别(例如,⽤曼努达⼈做测试)。单/少样本学习(one-shot 和few-shot) 也是⼀个道理,在测试时,系统会分别看到⼀个或⼏个新的类别。
零/单/少样本任务迁移(Zero/one/few-shot task transfer):这个整合了 零/单/少样本学习和多任务学习的概念。新任务(或者显示零个、⼀个或⼏个新任务的示例)可以随时执⾏,⽽不是在测试时才展示新类。例如, 输⼊ “I love you -> 我爱你。I miss you -> ____。” GPT-3 就可以通过单样本任务迁移 ,把之前没有训练过的英语转中⽂的任务执⾏起来。
Transformers:Transformers 是解决机器翻译问题的框架, 有⼀个简单的⽹络结构,基于⾃注意机制,不依赖于递归和卷积完全。通过并⾏计算使Transformer效率⾼,需要更少的训练时间。
⽣成模型(Generative models):统计学中分类任务有两种模型-判别模型,⽣成模型。判别模型对给定的可观察变量和⽬标变量对的条件概率进⾏编码:p(y|x)。⽣成模型对联合概率进⾏编码:p(x,y)。⽣成模型可以“⽣成类似于现有数据的新数据”,GPT-3 模型就是应⽤⽣成模型来。
多任务学习(Multitask learning):⼤多数深度学习系统都是单任务的, 只针对特定的场景。多任务系统克服了这⼀限制。他们受过训练,能够针对给定的输⼊解决不同的任务。例如我输⼊⼀个苹果,他可以帮我翻译成英⽂的 Apple ,可以找到⼀张苹果的图⽚,也可以找到苹果的⼀些特征等。
半监督学习(Semi-supervised learning):是以⽆监督的⽅式训练具有⾮常⼤数据集的模型,然后通过在较⼩的数据集中使⽤监督训练来调整模型以适应不同的任务。
由于微软现在还没开放 OpenAI 的 GPT-3 功能 , 现阶段我们只能通过 OpenAI 提供的 API 使⽤ GPT-3 。(当然你需要有⼀个美国的电话号码来激活该功能) ,OpenAI 有⾮常丰富的⽂档, 以及示例 ,让开发者可以⾮常快上⼿使⽤ API。

OpenAI
beta.openai.com
▌Python 调⽤ API ⼏个必须的步骤
1.安装 openai 库
pip install openai
2. 申请 API 的密钥

3. 可以通过 Notebook 测试⼀下

▌⼏个注意的点
1. 模型 engine ,现在针对 GPT-3 有2个⽐较主要的模型
| 模型 | 介绍 |
| text-davinci-002 | GPT-3 关于⾃然语⾔处理场景的模型,通常需要较少的上下⽂。除了响应提示外,还⽀持在⽂本中插⼊补全。 |
| code-davinci-002 | 可以理解和⽣成程序代码的模型,包括将⾃然语⾔翻译成代码(这个模型需要另外申请) |
2. 关于⼀些示例,你可以通过访问链接学习更多的应⽤场景

3. 你可以通过 OpenAI 提供的 Playground做⼀些测试

4. 你可以针对⾃⼰的业务定义 GPT-3 模型 ,你可以通过下方链接了解更多
示例
https://beta.openai.com/examples
Playground
https://beta.openai.com/playground
定义 GPT-3 模型
https://openai.com/blog/customized-gpt-3/
GPT-3 功能强⼤ ,让 AI 应⽤场景更贴近实际的⽣活 。我⾮常希望微软的 OpenAI Service 能尽快开放 ,让更多的开发者能使⽤。还有现在 OpenAI GPT-3 在中⽂的⽀持还是⾮常有限的, 我也寄望微软版本的服务能有更好的中⽂⽀持。
相关资料
了解 Azure OpenAI Service 功能,请访问
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitiveservices/openai-service/?ocid=AID3042760
Azure OpenAI Service 介绍,请访问
https://blogs.microsoft.com/ai/new-azure-openai-service/?ocid=AID3042760
OpenAI 的相关博客
https://openai.com/blog/
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目录一、世界坐标系与本地坐标系二、srcGameObject.transform.TransformPoint(Vector3 vec)三、srcGameObject.transform.TransformVector(Vector3 vec)四、srcGameObject.transform.TransformDirection(Vector3 vec)五:示例一、世界坐标系与本地坐标系 世界坐标很好理解,就是模型的transform.position,通常在无父物体的情况下,创建出来的模型默认位置就是世界坐标系的原点。 每个物体都有自身的坐标系,此坐标系就是本地坐标系。本地坐标
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关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题,以便用事实和引用来回答。关闭7年前。Improvethisquestion出于self教育的目的,我想研究一个复杂的RubyOnRails(最好是3个)业务应用程序的代码,以便我可以了解如何在现实世界中使用Rails做事.有很多“另一个博客”或“另一个CMS”,但我真的在研究一个具有相当高复杂性(在业务规则方面)的Rails应用程序,但不仅仅是CRUD。像房地产系统这样的东西必须足够复杂。或者可能在政府领域(根据定义总是很复杂:))。谢谢。
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我想验证给定的字符串是URL。匹配文本中的URL也很好,但不是必需的。我已经搜索并进行了实验,但到目前为止,我还没有找到可以满足这些要求的东西:不得接受在被视为链接时会带来安全风险的字符串。例如,clickme是一个有效的HTML元素,并且至少在某些浏览器中确实有效(引发警报等)。我担心如果我允许任意方案(见下文),它可能会损害安全性(如前所述,例如,此处:WhatisthebestregularexpressiontocheckifastringisavalidURL?)。必须在JavaScript中正常工作。如果它在Java中也能同样工作,那就太好了——我正在GWT中开发,所以这很
所以基本上我有一个Object3D组的子object3D,而子对象的[x,y,z]坐标是相对于父对象的对象空间显示的,我想在其中更改子对象的位置3D空间。所以首先我得到子对象相对于世界空间的位置。varwrld_pos=childobject.matrixWorld.multiplyVector3(newTHREE.Vector3);这将返回child在世界空间中的位置的三元素向量。现在我想设置我自己的位置。所以我创建了一个三元素向量。varnew_pos=THREE.Vector3();new_pos.x=1;new_pos.y=2;new_pos.z=3;childobject.m
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