当然了，虽然名字难记，但Gemini 1.5 Pro（0801）这次在竞技场官方评测中表现亮眼。总体胜率热图显示，它比GPT-4o胜出54%，比Claude 3.5 Sonnet胜出59%。在多语言能力基准测试中，它在中文、日语、德语、俄语均排名第一。但是，在Coding、Hard Prompt Arena中，它还是打不过Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o、Llam...
This is because ChatGPT freely pulls code snippets from data it was trained on, which come from all over the internet. “I had chat gpt generate some code for me and I instantly recognized what GitHub repo it got a big chunk of it from,”explainedReddit user ChunkyHabaneroSalsa. ...
1. 经典论文精读【this】:通过本文阅读可以了解 ChatGPT 相关经典工作的大致思路以及各个时期的关键结论; 2. 开源实现技术【soon】:总结最近几个月开源工作者们follow ChatGPT的主要方向和方法; 3. 自然语言生成任务的前世今生和未来【later】:大语言模型...
Analysing Data with ChatGPT: highly recommended for data scientists and analysts. You can learn to use ChatGPT to perform various analytical tasks and even create machine-learning models. Blogs ChatGPT as a Python Programming Assistant: get better at Python coding by following a simple guide. ...
开源模型和chatgpt仍然具有很大的差距，尤其在涉及factuality的问题上，比如需要领域知识，以及coding，reasoning，math problem solving等问题上。imitation model 自身的能力仍需加强 方法 作者定义了两种imitation，一种是task-specific的imitation，这种是在特征任务上收集足够多的chatgpt的输出，然后训练小模型，这种imit...
GoGetGPT is the go-to platform for anyone interested in learning about ChatGPT. Our website offers a vast collection of resources, including articles, tutori...
Coding— ChatGPT produces very usable code in response to a brief provided (and in lots of computer languages too). Chatbot service provision— because ChatGPT provides access to an API (application programming interface), online businesses can use it as the engine that drives their own chatbot...
1、经典论文精读 【this】:通过本文阅读可以了解ChatGPT相关经典工作的大致思路以及各个时期的关键结论; 2、开源实现技术 【soon】:总结最近几个月开源工作者们follow ChatGPT的主要方向和方法; 3、自然语言生成任务的前世今生和未来 【later】:大语言模型之外,谈谈自然语言生成的“传统”研究方向与未来畅想。
is paraphrased as “a student uses their ChatGPT to write an essay, I use my ChatGPT to rate it, our superegos and academic supervisors are satisfied, and the real teaching and learning can finally start!”.如果您是斯拉沃伊·齐泽克(Slavoj Zizek)的粉丝,您可能已经看过一个模因,其中他最初的...
不同于BERT/GPT-1模型使用下游任务微调进行效果验证,也不同于GPT-2仅仅使用Zero-Shot进行验证,GPT-3主要验证其In-Context learning的能力(可能认为是不微调,不梯度更新的方式,看通过prompt和几个例子作为输入,来完成具体任务的能力)。 GPT-3也不是不能微调,以后会做一些工作来看看微调的表现(这里说的也就是后面...