对于ChatBot应用:ChatGPT看到新的输入就要给予反馈和回答,并且要考虑上下文 跟Codex和AlphaCode一样,这个阶段的数据集的质量也是至关重要,InstructGPT也花了较大的篇幅介绍数据搜集的细节,这里也详细说说InstructGPT各个阶段的数据都怎么制备的。 首先标注员没有想象中那么多,靠谱的大约40人,首先需要他们产生靠谱的prompt,...
参数中的b字符为了让标准IO系统区分文本文件(text file)和二进制文件(binary file),因为内核并不区分文件文件和二进制文件,所以b字符并不影响内核的行为。 函数fdopen的参数type和其他的稍有不同。因为文件描述符已经被打开,所以打开文件流并不截断文件至长度为0。 标准IO库函数的append模式不可以用来创建新文件,因为...
{Printonly python output,donotprintany comments} 仅作记录,ChatGPT 有时能够使用未导入的库,但这次我很幸运,它会打印一条错误消息。 好吧,我很确定 ChatGPT 能够完成简单的任务,让我们尝试更复杂的事情,让它输出二进制搜索算法的结果。 # Binary Search...
从 ChatGPT 的产品博客[1]来看,基本路线是在 175B 的 GPT-3 上使用人类反馈强化学习 (RLHF) 来强化对人类指令的识别 。 ChatGPT 惊艳的效果主要可以归功于三个方面: 从文本和代码混合数据中习得足够强基础模型(GPT-3.5) 从真实人类反馈中习得足够准奖励模型(Reward Model) 两者交互和强化习得强交互能力的...
chatgpt训练自己的数据 segnet训练自己的数据 前面我的两篇博客分别介绍了语义分割FCN及SegNet的算法重点知识及代码实现,最近在github上又fork了一个好资源https:///divamgupta/image-segmentation-keras,这里分享一下。 该资源实现了FCN,UNet, SegNet, PSPNet网络,本篇以SegNet为例来说明下如何使用其来训练和预测自己...
ChatGPT 复现 ChatGPT复现上 一方面是复现三步流程(Colossal ai+Open Assistant+LLaMA) 另一方面是训练加速(Deepspeed+Megatron+Colossal ai+FlexGen),便于基于开源大模型(Bloom/OPT/T5)微调; 还有 更超前
可以通过调用 Insert() 方法将元素插入集合，调用 DeleteLargerHalf() 方法删除最大的 ⌈|S|/2⌉ 个元素，调用 OutputAllElements() 方法输出所有元素。这些操作的时间复杂度都是 O(m)，其中 m 表示 INSERT 和 DELETE-LARGER-HALF 操作序列的长度。注意：由于 GPT-3.5 或 GPT-4.0 是自然语言处理模型，...
为了保证人工智能与人类健康的价值观对齐,ChatGPT构建了一个审查模型(Moderation Model)。目的是用来识别色情、暴力、侮辱、粗俗等恶意言辞和指令。这一目标似乎与英语教学中屏蔽parsnips语言(注: parsnips 是指有关politics,alcohol,religion,sex,narcotics,-isms,pork的敏感词)、生态话语分析中辨别生态话语/破坏性话语、...
虽然Bing嵌入了ChatGPT，我们还是来看下ChatGPT4的答案是怎么样的，答案是不一样的：答对了一题，分析也是非常正确，其余的给出的分析也是比较接近，有参考价值。最后看下谷歌的Bard，对于谷歌的实力我是最认可的，目前的缺点就是不能直接支持中文，我们来看下答案：答对两个题目，分析非常正确，其中最后一道答案的...
chatgpt：下面是使用栈作为辅助数据结构的非递归中序遍历算法的示例代码：type TreeNode struct { Val int Left *TreeNode Right *TreeNode}func inorderTraversal(root *TreeNode) []int { if root == nil { return nil } stack := []*TreeNode{} res := []int{} c...