虽然几乎没有公式,但Neural Network (NN)要有一定的基础,否则可能看不懂。 1. 问题描述 1.1 要解决的问题 这个东西要首先写清楚。 chatgpt到底要解决一个啥问题?你可以理解为,输入一段文本,它负责理解文本并给你输出一段你期望的文本。 专业一点讲,叫NLP (Natural language processing,自然语言处理)。 1.2 这个...
它非常简单:一整个相同的人工神经元集合.网络的某些部分只包含("全连接")神经元层,其中给定层上的每个神经元都与前一层上的每个神经元(以一定权重)连接.特别是通过其transformer架构,chatgpt具有更多结构的部分
ꔷ GPT Fine-tuning阶段迁移层数的影响和Pre-training阶段迭代次数对zero-shot性能的影响(GPT vs. LSTM) [ 图五 ] 从图五(左)可以看出,Fine-tuning阶段使用更多层数的Pre-training模型可以显著提升下游任务的性能;而图五(右)说明(a)GPT在zero-shot方面比LSTM效果好,并且方差低(方差低没有数据展示,但作者在原...
实际上,我们正在“打开ChatGPT的大脑”(或至少是GPT-2),并发现,是的,里面很复杂,我们并不理解,尽管最终它能产生可识别的人类语言。 好的,经过一个注意力块的处理后,我们得到了一个新的嵌入向量,然后依次通过其他的注意力块(GPT-2共有12个,GPT-3共有96个)。每个注意力块都有其特定的“attention”和“fully...
1. ChatGPT的前世 2017年,谷歌大脑团队(Google Brain)在神经信息处理系统大会(NeurIPS,该会议为机器学习与人工智能领域的顶级学术会议)发表了一篇名为“Attention is all you need”(自我注意力是你所需要的全部)的论文[1]。作者在文中首次提出了基于自我注意力机制...
ChatGPT是一种基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型的智能对话机器人，它可以实现更真实的...
正如GPT原文表述的「Our work broadly falls under the category of semi-supervised learning for natural language.」,这种无监督预训练(unsupervised pre-training)结合有监督微调(supervised fine-tuning),是一种半监督学习,其本质是协同进行有监督学习和无监督学习。
AutoRec、Deep Crossing、NeuralCF、PNN、Wide&Deep、NFM、AFM、DIEN等模型的引入，丰富了推荐算法的解决方案，使得推荐系统更具智能和个性化。未来，推荐算法和ChatGPT等技术的结合将成为推荐系统发展的重要方向。深度学习推荐系统已经被广泛应用于互联网大厂的推荐服务中，如阿里巴巴的淘宝推荐、腾讯的微信推荐、美团的点评...
想要理解ChatGPT这款对话机器人,需要倒叙理解InstructGPT,GPT-3,GPT-2,GPT,Transformer,以及在此之前的自然语言处理领域常用的RNN模型。 1. ChatGPT的前世 2017年,谷歌大脑团队(Google Brain)在神经信息处理系统大会(NeurIPS,该会议为机器学习与人工智能领域的顶级学术会议)发表了一篇名为“Attention is all you need...
Vector DB 通过使用诸如 BERT、GPT 等预训练模型将文本转换为向量，并使用诸如 FAISS、Milvus 等开源平台来构建和管理向量数据库。Vector DB 成功地解决了很多挑战，并为人们带来了很多价值。它采用了一种新的数据结构和算法，可以有效地存储和检索向量，可以保证检索的准确性和效率，可以处理大规模和复杂的数据。它还...