GPT,是Generative Pre-training Transformer的缩写,是一个以生成文本为目标的模型,能够编写文章、诗歌甚至代码片段。 ChatGPT则是基于GPT大语言模型做出来的一款聊天应用,通过对话式的交互,让用户可以与大模型直接对话,它不仅能够理解和回复用户输入的文本,而且能够维持一致的会话背景,生成连贯、相关且有参考价值的回答。
GPT缺乏语义理解能力,生成的文本存在不连贯和不可解释性。14.如何评价GPT的性能?可以通过语言建模的困难度，下游任务的性能以及人类评估来评价GPT的性能 15.GPT是否可以理解语义?GPT难以真正理解语义,它更依赖于统计信息和上下文。16.GPT是否可以进行推理?GPT具有一定的推理能力,但是由于缺乏语义理解,其推理过程是不透明...
依次执行下面命令,创建 FastGPT 文件并拉取docker-compose.yml和config.json,执行完后目录下会有 2 个文件。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 mkdir fastgpt cd fastgpt curl-Ohttps://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml curl-Ohttps...
原文地址:https://jalammar.github.io/visual-interactive-guide-basics-neural-networks/ 最后,越研究越感觉GPT是一个宝库,还有很多东西需要挖掘,而GPT本身也在不断迭代发展,大家有兴趣持续关注,和我一起走这条强人工智能学习实践之路的话,可以关注下公众号“强人工智能之路”,目前支持免费的GPT3.5对话。
3. chatGPT 总结知识 这里我们的思路是将内容直接喂给chatgpt,让他帮我们做总结,并有条理的整理出视频中所有的知识点。 但很多时候,因为文章的内容比较多,已经超过了chatGPT 的Token限制(token可以理解为chatgpt允许用户输入的最大词根数,可以等效理解为中文字数),但内容也不好分隔,操作起来也比较苦恼,这个时候我们...
创建GPT模型涉及的主要知识点包括: 1.变压器架构:GPT模型使用了变压器(Transformer)架构,这是一种基于注意力机制的深度学习架构,用于处理序列数据。变压器架构中的注意力机制有助于模型捕捉文本中的长期依赖关系。 2.自我监督学习:GPT模型使用了自我监督学习的方法进行训练。这意味着模型通过预测输入文本中的掩码部分来学...
下图是GPT磁盘的简化结构。受保护MBR GPT磁盘上的第一个扇区也是MBR扇区。与MBR磁盘上的“MBR扇区”不同，GPT磁盘上的MBR扇区具有防止磁盘错误识别和数据保护的功能。主GPT标头 GPT磁盘上的第二个扇区存储主GUID分区表标头。它定义了分区条目的位置以及大小，这些条目包括分区表以及CRC校验和，CRC校验是用于验证GPT标头...
通过内部沟通、宣传材料、邮件通知等方式，积极宣传知识库的价值和好处，并鼓励用户积极使用。在已知这些问题和解决方案的基础上，相信我们还需一个能够轻松搭建知识库的工具来帮助我们更好地搭建有效的企业知识库，GOGPT结合了GPT技术，文档拆分、向量数据库，自定义的问答管理，能快速方便的搭建一个企业内部知识库；以...
常识推理的挑战:GPT模型在理解自然语言的常识推理和语境方面存在一定的挑战,因为模型只能通过之前的输入来进行预测,难以获取外部的实时信息和知识。 7、未来展望 GPT技术在自然语言处理领域具有巨大的潜力和前景。随着GPT模型的规模不断扩大和性能的不断提高,未来GPT技术将有望在更多的领域得到应用,如智能客服、智能搜索...
GPT 训练过程分为两个阶段:第一个阶段是 Pre-training 阶段,主要利用大型语料库完成非监督学习;第二阶段是 Fine-tuning,针对特定任务在相应数据集中进行监督学习,通过 Fine-tuning 技术来适配具体任务。下图为 GPT 的架构图: 上图中,每一层的所有Trm属于一个自左向右的单向transformer,故在embedding输入和上一层的...