对于 ChatGPT，使用了两种不同的提示来源：一些是直接使用标注人员或研发人员准备的，另一些是从 OpenAI 的 API 请求中（即从 GPT-3 用户那里）获取的。虽然整个过程费时且消耗很大，但得到的结果是相对较小且高质量的数据集（大概有 12-15k 个数据点），可用于调优预训练的语言模型。模型选择：ChatGPT 的开发...
性能评估 因为模型是根据人工标注的输入进行训练的，所以评估的核心部分也基于人工输入，即通过让标注者对模型输出的质量评分来进行。为避免训练阶段涉及的标注者的判断过拟合，测试集使用了来自其它 OpenAI 客户的 prompt，这些 prompt 未出现在训练数据中。该模型基于三个标准进行评估：帮助性：判断模型遵循用户指示以及...
OpenAI API API 是区别于 ChatGPT 的另一种使用模型能力的方式,一般是供有能力的程序员作开发用,现在也用一些第三方的工具,需要自己填写 API key。注册新账户会提供一些免费体验的 API 额度($5)。 你可以理解成,ChatGPT 和 API 调用了几乎相同的底层算法,但整合提供了不同的服务。 plugin plugin 是 ChatGPT ...
对于 ChatGPT,使用了两种不同的 prompt 来源:一些是直接使用标注人员或研究人员准备的,另一些是从 OpenAI 的 API 请求(即从 GPT-3 用户那里)获取的。虽然整个过程缓慢且昂贵,但最终得到的结果是一个相对较小、高质量的数据集(大概有 12-15k 个数据点),可用于调优预训练的语言模型。 模型选择:ChatGPT 的开发...
该模型基于ChatGLM模型,有6B、12B和66B三个不同参数量的版本。聆心智能将开放12B和66B模型的API访问,并开源CharacterGLM-6B模型,以促进AI角色扮演和AI在心理学中的应用。性能评估结果显示,CharacterGLM在大多数类别和话题下表现优于竞争对手,并提供了不同类别角色的对话交互效果示例。
在ChatGPT上开发插件主要分为两步:首先构造与插件功能相关的若干API,然后按一定逻辑将API部署到ChatGPT平台。@九号博主已经分享了一个高质量的ChatGPT插件开发手册。我们在此不再赘述,仅扩展介绍一下使用自然语言将多个API部署到ChatGPT平台的过程。 在ChatGPT平台部署插件需要填写文件,其中有一个参数为。开发者只需要...
聆心智能将开放12B和66B模型的API访问,并开源CharacterGLM-6B模型,以促进AI角色扮演和AI在心理学中的应用。性能评估结果显示,CharacterGLM在大多数类别和话题下表现优于竞争对手,并提供了不同类别角色的对话交互效果示例。 开源地址: huggingface.co/LingxinA API调用地址: CharacterGLM API: bigmodel.cn/dev/api# ...
评估和基准测试 (Evaluation and benchmarking):要验证 GPT-4 在特定领域的熟练程度,我们需要健壮的评估和基准测试方法。这可能涉及开发新的评估指标和数据集,以准确衡量 GPT-4 的性能并将其与人类水平的专业知识进行比较。 总之,虽然您的示例强调了 GPT-4 访问和创建 API 以处理复杂任务的潜力,但我们必须解决这些...
为解决安全方面的问题，研究人员在demo中采用了OpenAI的审查API来过滤掉不适当的用户输入。剩下的名字不多了 现在，除了美洲驼（LLaMA），羊驼（Alpaca），驼马（Vicuna）都安排上了。研究人员要赶快冲，因为留给你们的名字不多了（1个）。参考资料：https://vicuna.lmsys.org/ ...
在ChatGPT平台部署插件需要填写manifest文件,其中有一个参数为description_for_model。开发者只需要在该参数下,用自然语言描述每个API的功能,以及使用指南,即可令GPT模型自主调用API完成任务。 以Wolfram插件为例。Wolfram对应的description_for_model参数为 代码语言:javascript ...