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標(biāo)簽 > chatgpt
ChatGPT(Generative Pre-trained Transformer)是由OpenAI發(fā)布的一個包含了1750億個參數(shù)的大型自然語言處理模型。ChatGPT知識面非常廣ChatGPT就像一個能夠理解自然語言的大型知識庫。ChatGPT可用于創(chuàng)建能與用戶進行對話的聊天機器人。
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近一年來,以ChatGPT為代表的大模型技術(shù)引發(fā)通用人工智能新一輪發(fā)展熱潮,成為改變世界競爭格局的重要力量。
2024-04-09 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí)ai技術(shù) 1165 0
讓ChatGPT偽裝成Linux終端。然后把執(zhí)行指令和你告訴它的話區(qū)別開來,這里用{}代表告訴它的話,而不帶{}統(tǒng)統(tǒng)是Linux指令。
在 ChatGPT 引爆科技領(lǐng)域之后,人們一直在討論 AI「下一步」的發(fā)展會是什么,很多學(xué)者都提到了多模態(tài),我們并沒有等太久。近期,OpenAI 發(fā)布了...
如何用ChatGPT 構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
MNIST 算是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典問題。即使這個手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集逐漸淡出了計算機視覺領(lǐng)域,但它的紀(jì)念意義仍然不可忽視,很多人入門深度學(xué)習(xí)的第一個數(shù)據(jù)集、驗...
2023-01-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI計算機視覺 1145 0
當(dāng)ChatGPT在去年秋天推出時,在科技行業(yè)乃至世界范圍內(nèi)引起了轟動。當(dāng)時,機器學(xué)習(xí)研究人員嘗試研發(fā)了多年的語言大模型(LLM),但普通大眾并未十分關(guān)注...
2023-08-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)GPT 1138 0
華為提出Sorted LLaMA:SoFT代替SFT,訓(xùn)練多合一大語言模型
而這一切的背后,是一項名為Sorted Fine-Tuning(SoFT)的新訓(xùn)練技術(shù)。SoFT讓我們可以在一個訓(xùn)練周期內(nèi)產(chǎn)出多個子模型,無需任何額外的...
使用Koordinator支持異構(gòu)資源管理和任務(wù)調(diào)度場景的實踐經(jīng)驗
Koordinator 是阿里云基于過去我們建設(shè)的統(tǒng)一調(diào)度系統(tǒng)中積累的技術(shù)和實踐經(jīng)驗,對外開源了新一代的調(diào)度系統(tǒng)。
2023算力研究:計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、軟件
計算:GPU是ChatGPT訓(xùn)練和推理的核心支柱,其更新速度遠超過“摩爾定律” ,受益于AI和高性能市場需求增長,GPU行業(yè)景氣度顯著提升。AI服務(wù)器作...
模型選擇:ChatGPT 的開發(fā)人員選擇了 GPT-3.5 系列中的預(yù)訓(xùn)練模型,而不是對原始 GPT-3 模型進行調(diào)優(yōu)。使用的基線模型是最新版的 tex...
無人機應(yīng)用中ChatGPT的交互設(shè)計方案
微軟研究人員近期在一個檢驗場景中使用 ChatGPT。該模型能夠有效地解析用戶的高級意圖和幾何線索,從而準(zhǔn)確地控制無人機。操作者只需用自然語言給Chat...
從零開始配置思科華為網(wǎng)絡(luò)設(shè)備,ChatGPT為你提供幫助!
最近有個一個想法,chatgpt能不能幫忙配置網(wǎng)絡(luò)設(shè)備,于是我開始在網(wǎng)上找了個拓?fù)鋱D。然后我將拓?fù)鋱D及需求,以prompt的形式發(fā)送給chatgpt,然...
2023-05-09 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)設(shè)備ChatGPT 1073 0
Dimitar Panayotov 在 2023 年 QA Challenge Accepted 大會 上分享了他如何在測試中使用 ChatGPT。
由于該工具基于純Python 3開發(fā),因此我們首先需要在本地設(shè)備上安裝并配置好Python 3環(huán)境。接下來,廣大研究人員可以使用下列命令將該項目源碼克隆至本地
2023-10-16 標(biāo)簽:漏洞數(shù)據(jù)集ChatGPT 1056 0
XGBoost超參數(shù)調(diào)優(yōu)指南
對于XGBoost來說,默認(rèn)的超參數(shù)是可以正常運行的,但是如果你想獲得最佳的效果,那么就需要自行調(diào)整一些超參數(shù)來匹配你的數(shù)據(jù),以下參數(shù)對于XGBoost非常重要
研究者將一個基于 Transformer 的語言模型作為通用接口,并將其與感知模塊對接。他們在網(wǎng)頁規(guī)模的多模態(tài)語料庫上訓(xùn)練模型,語料庫包括了文本數(shù)據(jù)、任...
隨著開源預(yù)訓(xùn)練大型語言模型(Large Language Model, LLM )變得更加強大和開放,越來越多的開發(fā)者將大語言模型納入到他們的項目中。其...
2024-01-04 標(biāo)簽:語言模型機器學(xué)習(xí)LoRa 1052 0
Continous Batching大模型推理關(guān)鍵技術(shù)
TurboTransformers算是比較早期指出輸入變長需要新的Batching方法的論文。在2020年上半年,我開始思考如何把變長輸入Batchin...
全球GPU市場分析 GPU在汽車電子中的應(yīng)用情況
以ChatGPT的訓(xùn)練為例,單次模型訓(xùn)練就可能需要超過2000張英偉達A100顯卡持續(xù)不斷地訓(xùn)練27天。不僅如此,大模型的日常運行中每一次用戶調(diào)用都需要...
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