根据采集的SFT数据集对GPT-3进行有监督的微调(Supervised FineTune,SFT); 收集人工标注的对比数据,训练奖励模型(Reword Model,RM); 使用RM作为强化学习的优化目标,利用PPO算法微调SFT模型。 根据图4,我们将分别介绍InstructGPT/ChatGPT的数据集采集和模型训练两个方面的内容。 2.1 数据集采集 如图4所示,InstructGPT...
首先点击左上角的【文件】然后在【左下角】点击选项来调出Word选项 点击【自定义功能区】在右侧的【常用命令】中选择【宏】然后在右侧点击【开始】功能组，在下方点击【新建组】，将其放在一个位置，然后将左侧的【ChatGpt】添加到对应的位置中点击确定即可，这样就会将ChatGpt添加到功能区了 四、如何使用 只需选...
在进行 embedding 之后,需要对一系列的“注意力块”进行数据操作(gpt3 中有 96 个注意力块),而每个“注意力块”中都有一组 attention heads,每个 attention head 都独立地作用于 embedding 向量中不同值的块。 attention head 的作用就是对历史的 token 序列进行回顾,这里的历史 token 序列就是已经生成的文本,...
1.创建宏模板 新建一个Word文档。 打开开发工具视图:文件→选项→自定义功能区,勾选开发工具:如下图 如图操作 如图操作 复制下列代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 vbnet复制代码 SubChatGPT()Dim selectedText As String Dim apiKey As String Dim response As Object,re As S...
1.在Word里添加宏程序 打开Word选择视图，点击宏，选择查看宏。在宏界面输入宏名为ChatGPT，点击创建。在ChatGPT工程写上VB代码，最后保存。代码如下：Sub ChatGPT()Dim selectedText As StringDim apiKey As StringDim response As Object, re As StringDim midString As StringDim ans As StringIf Selection....
Sub ChatGPT() Dim selectedText As String Dim apiKey As String Dim response As Object, re As String Dim midString As String Dim ans As String If Selection.Type = wdSelectionNormal Then selectedText = Selection.Text selectedText = Replace(selectedText, ChrW$(13), "") ...
ChatGPT嵌入Word步骤 一、所需工具:ChatGPT API、科学上网工具 二、安装步骤 1、【视图】-单击【宏】-输入名称-创建宏 2、跳出如下界面 3、在其中输入如下代码: Sub ChatGPT() Dim selectedText As String Dim apiKey As String Dim response As Object, re As String ...
5. Re-word Your Updated Content for Syndication Purposes Once you update your old content with your own research and help of ChatGPT, you may want to give it new life by syndicating it a few platforms for more exposure. I like using these: ...
ChatGPT的回复: 以下是一个使用 python-docx 和 re(正则表达式模块)将 SRT 字幕文件转为 Word 文档的 Python 脚本。请先安装 python-docx 库,可以通过 pip install python-docx 来安装。 import os import re from docx import Document # 设置源文件夹路径 ...
pdfchatbotopenaigptgpt4chatgptlangchainchatpdfpdfgptchatwithpdfpdf-chat-botpdftochatbot UpdatedJun 12, 2024 Jupyter Notebook RAG for Local LLM, chat with PDF/doc/txt files, ChatPDF. 纯原生实现RAG功能,基于本地LLM、embedding模型、reranker模型实现,无须安装任何第三方agent库。