为了适应下游任务,GPT-1模型需要对其网络结构进行一些修改,如图3-2的微调部分。假设有一个带有标签的数据集C,其中,词的序列为 u_1,u_2,...,u_m ,标签为 y。词序列首先输入到预训练好的GPT-1模型中,经过最后一层Transformer后得到输出 \bm{h}_l ,然后输入到下游任务的线性层中,得到最终的预测输出,...
ChatGPT 出现之后，科技公司正在争相追赶，学界也在不断寻找开源且轻量的解决方案。此前，人们基于 Meta 的 LLaMA 构建了一系列参数较少的新模型，只用几十亿参数就可以获得接近 GPT-3.5 的效果。然而从 ChatGPT 和 GPT-4 的发展中我们可以看到，高质量的标注数据至关重要，OpenAI 对数据和标注工作下了很大力...
GPT-2论文阐明了所用训练数据集的大小,不过并未说明其内容。而GPT-2模型卡(model card)(在GPT-2 GitHub仓库中)说明了模型内容。 我们可以从GPT-3论文中得到token数量,该论文使用了WebText扩展版本来表示190亿token。据推测,2020年推出的WebText扩展版本拥有12个月的额外数据(additional data),因此它可能比2019年...
我们今天的主角是ChatGPT及其前身，所以无法避免以OpenAI公司为主线来讲述。从GPT-1到InstructGPT，如果我们只关注OpenAI公司，难免会忽视掉其他人工智能公司和团队其实在同期也在进行与OpenAI公司同样的尝试。在GPT-3推出后的两年内，有不少类似的大型语言模型涌现，但不得不说的是，名气最大的模型还是GPT-3。GPT-3...
This sample demonstrates a few approaches for creating ChatGPT-like experiences over your own data using the Retrieval Augmented Generation pattern. It uses Azure OpenAI Service to access the ChatGPT model (gpt-35-turbo), and Azure AI Search for data indexing and retrieval. ...
根据OpenAI的最新观点，基于GPT的大语言模型的是 性能卓越的数据压缩器 。 语言模型的本质，是不断预测下一个词的概率分布，从而完成生成式任务。但是从“无损压缩”的角度来看，如果模型对下一个词的预测更加准确，就意味着其对知识的理解更深，从而获得对这个世界更高的分辨率。 随着模型规模的提升，基于信息熵计算...
The Codex models are descendants of our GPT-3 models that can understand and generate code. Their training data contains both natural language and billions of lines of public code from GitHub. Learn more. Codex模型是GPT-3模型的后代,可以理解和生成代码。他们的训练数据既包含自然语言,也包含来自GitHu...
Azure OpenAI Service: S0 tier, ChatGPT model. Pricing is based on token count.Pricing Azure Container App: Consumption tier with 0.5 CPU, 1GiB memory/storage. Pricing is based on resource allocation, and each month allows for a certain amount of free usage.Pricing ...
造成模型风险或算法风险的原因很多，包括大模型的训练算法与训练时间、算法本身的有效性等，但最主要的一个原因是数据漂移(data drift)和模型漂移(model drift)所引起的模型或算法泛化能力下降的问题。技术进步、人口结构变化、偏好变化、政策变化以及诸如新冠疫情大流行和地缘政治军事冲突等重大外生冲击，都会引起经济主体...
document.ai: 基于GPT3.5的通用本地知识库解决方案 下面图片是整个流程: 导入知识库数据 利用openai的向量接口生成向量数据,然后导入到向量数据库qdrant 这段代码会将指定目录下的所有文件读取出来,然后将文件中的文本内容进行分割,分割后的结果会被传入到