体验目前常用的大语言模型-爱代码爱编程
GPT(Generative Pre-trained Transformer)和BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)是两种基于Transformer架构的自然语言处理(NLP)预训练模型。它们在各种NLP任务中表现出了优异的性能,如文本生成、摘要、翻译等。下面是关于GPT和BART的简要介
代码编织梦想
GPT(Generative Pre-trained Transformer)和BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)是两种基于Transformer架构的自然语言处理(NLP)预训练模型。它们在各种NLP任务中表现出了优异的性能,如文本生成、摘要、翻译等。下面是关于GPT和BART的简要介
摘要:本文将详细介绍如何使用Java结合GPT-4和Apache POI库生成具有不同风格的PPT。我们将通过调整GPT-4生成的文本内容和自定义幻灯片样式来实现商务风、政务风和卡通风的PPT。文章将提供完整的代码示例和注释,帮助你轻松掌握这一技能。 正文: 在日常生活和工作中,我们经常需要制作各种特定风格的PPT。本文将教你如何使用Java、GPT和
文章目录 介绍与研究动机数据集方法实验结果 介绍与研究动机 论文链接:AN EXPLORATION OF GENERATING SHEET MUSIC IMAGES 传统的音乐生成任务的输出
背景 目前开源的大语言模型或多或少存在以下痛点: 缺少专门针对中文进行优化过的的大语言模型。 支持中文的开源模型的参数规模偏小,没有超过千亿。比如清华和智谱AI的ChatGLM-6B目前只开源了6B参数模型,盘古al
以ChatGPT为主的大语言模型出现已有半年时间,研究逐渐从针对模型本身的进化和功能,延展到如何更为有效地利用大模型,将它与其它工具结合,落地,以解决实际领域中的问题。 这里的增强主要指让大语言模型(LM)与外部扩展模块相
【Prompt Engineering 教程:写 Prompt 的艺术】4、Few-Shot Prompting 技术之道 文章目录 【Prompt Engineering 教程:写 Prompt
来源:图灵人工智能 作者:Yoav Goldberg 编译 :OneFlow翻译 :杨婷、徐佳渝、贾川 以色列巴伊兰大学教授Yoav Goldberg分享了他对大型语言模型的能力和局限性的看法,以及在语言理解方面的立场。(以下内容经授权后由OneFlow编译发布,译文转载请联系OneFlow获得授权。原文:https://gi
机器之心原创 作者:泽南 别搜关键词了,百度搜索直接给你正确答案。 最近几天,一些最常用的工具正在被大厂重新发明。 ChatGPT 横空出世后,整个科技领域突然就开上了快车道:今年 2 月,微软推出的 AI 版必应,用最先进的大语言模型重构了搜索体验。 长期占据 AI 技术领先位置的谷歌也针锋相对,三个月内给
【人工智能】LLM 大型语言模型发展历史 文章目录 【人工智能】LLM 大型语言模型发展历史 前言 一、发展历史 通过编写一系列的规则 尝试使用神经网络模型
“上古神农”来意 我给我的中医大模型取名为“上古神农”,那么这可能意味着您希望这个模型能够传承和发扬中医药学的文化和精神。 “上古神农”是一个历史悠久的符号和文化标志,代表着中医药学的起源和传承。在中国传统文化中,神农被视为中医药学的创始人和守护神,他发明草药、研究医学、拯救人民疾苦的精神和行为受到广泛赞誉。因此,将中医大模型命名为“上古神农”,可能旨在
我们以前介绍过Pandas和ChaGPT整合,这样可以不了解Pandas的情况下对DataFrame进行操作。现在又有人开源了Scikit-LLM,它结合了强大的语言模型,如ChatGPT和scikit-learn。但这个并
最近爆火的ChatGPT AI智能机器人想必大家都有所了解,这篇文章主要给大家讲讲注册了OpenAI 的账户后,如何获取ChatGPT的API(KEY)。 要获取 ChatGPT的 API KEY,首先通过 OpenAI
一、简介 在人工智能领域,语言模型已成为变革力量。这些复杂的算法能够理解和生成类似人类的文本,是从聊天机器人到内容生成工具的无数应用背后的驱动力。然而,尽管它们具有令人印象深刻的功能,但这些模型尚未充分发挥其潜力。他们推理
文章目录 摘要1、简介2、概述2.1 LLM的背景2.2 GPT系列模型的技术演进 3 LLMs资源3.1 公开可用的模型检查点或api3.2 常用语料库3.3 算法库资源 4 预训练4.1 数据收
Schedule DateTopic/papersRecommended readingPre-lecture questionsPresentersFeedback providersSep 7 (Wed)Introduction 1. 中文解读Human Language Understanding & Reasoningz 2.
《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》 摘要 本文探索如何生成一个chain of thought(思维链)——即一
目录 1 引言 2 选取常见的大模型作为对比项 2.1什么是大模型 2.2 常见大模型 3 相关的大模型介绍和功能 3.1 ChatGPT 3.1.1 ChatGPT的介绍 3.1.2 ChatGPT的原理 3.1.3 ChatGPT的特点 3.2 Newbing 3.2.1 Newbing的介绍 3.2.2 GPT-4的原理 3
随着科技不断发展和创新,利用ChatGPT技术为其他AI创建工作并让它们来执行任务,已经成为了一个备受关注的前沿领域。 一次,我的朋友找到我,希望我能够设计一款灯具,于是我便想到运用两个AI模型来实现快速自动化的设计过程。 通过运用ChatGPT这一语言模型,我精心输入相关要求和需求,希望从中获取最佳设计方案,并让AI模型负责完成整个设计流程。
参考代码 ImageBind:GitHub - facebookresearch/ImageBind: ImageBind One Embedding Space to Bind Them All ImageBind + stable-diffusion-2-1-unclip:GitHub - Zeqiang-Lai/Anything2Image: G
插件功能:实现在openai的web端在windows10上的临时笔记功能,操作极其简单。 备注:欢迎借鉴思路制作任何收费或者免费的插件,不做任何限制。 说明:该插件由我和GPT4.0 共同完成,其中笔记隐藏(CRTL+K下面会提到)是个bug,bug会使外面有个滑动的侧边栏,我利用这个bug让GPT实现了笔记的透明隐藏。说起来好玩,本来开发的目的是