1 从概率角度理解生成式模型原理 1.1 总体理解 1.2 从条件概率来理解学习过程 1.3 从贝叶斯公式理解文本生成过 1.4 利用条件概率生成输出 2 GPT模型训练和生成过程 2.1 预训练模型(无监督学习) 2.2 微调模型(有监督学习) 2.3 生成输出 3 隐式模型结构 3.1 基于深度神经网络的结构 3.2 嵌入层 3.3 输入层 3.4 隐...
首先我们看一下谷歌 2019 年提出的 Flamingo 模型,下图是它的模型结构。 Flamingo 模型架构的主体是大型语言模型的解码器(Decoder),即上图右侧蓝色模块,在每个蓝色模块之间加了一些 adapter 层,左侧视觉的部分是添加了视觉编码器(Vision Encoder)和感知器重采样器(Perceiver Resampler)。整个模型的设计就是要把视觉的...
钟俊浩：从谷歌所走的技术路径来讲，它是先有一个底层的通用模型，然后再在上面长出很多小模型去应用于各项应用。而像ChatGPT就直接走到了另外一个路径，直接就是叫AGI（通用人工智能），不是一个大模型再去支撑小模型，而是要一个大模型去解决通用人工智能的问题。王宝元：我觉得你讲了一个很有趣的点，就是A...
chatGPT没有GPT3/GPT4账号的区别,只有“普通号”和“PLUS号”的区别。目前“GPT4模型”,仅针对PLUS用户开放内侧。如果你想体验“GPT4模型”,只能自己去升级PLUS账号,PLUS账号可不便宜,如果你只是用于学习,没必要升级到PLUS账号。#ChatGPT 发布于 2023-03-21 21:47・IP 属地海南 赞同 分享收藏 ...
2021年1月,谷歌推出的SwitchTransformer模型以高达1.6万亿的参数量打破了GPT-3作为最大AI模型的统治地位,成为史上首个万亿级语言模型。2020年10月,微软和英伟达联手发布了5300亿参数的Megatron-Turing自然语言生成模型(MT-NLG)。2021年12月,谷歌还提出了1.2万亿参数的通用稀疏语言模型GLaM,在7项小样本学习领域的性能...
改进生成模型的结构：建议文心一言可以采用基于Transformer框架的生成模型，并尝试使用更加深层的网络结构，如GPT-2、GPT-3等，以提高生成文本的质量和效率。优化生成算法：建议在生成算法上采用更加先进的技术，如Beam Search、Sampling等，以提高生成文本的准确性和多样性，同时可以采用一些技巧，如温度调节、n-gram语言...
最后,算法优化对于提升多模态学习至关重要。GPT-4.0的神经网络架构在GPT-3的基础上做了重大改进,使得模型在理解和回应多种数据类型时更为精确。加强的算法结构不但提高了处理速度,还增强了生成结果的连贯性和可信度,覆盖的场景也更加广泛。 综上所述,ChatGPT-4.0展现了强大的多模态学习支持能力,这得益于其跨模态理...
ChatGPT是一个典型的大模型。其第一个版本GPT-1,其参数数量为1.17亿,这已经是非常庞大的数量了。在GPT-2版本中,参数数量上升到15亿。在GPT-3版本中,参数数量达到1750亿。2022年11月,OpenAI正式推出了ChatGPT,即GPT-3的强化学习版本GPT-3.5。其主要方式是通过人机对话,当机器产生一定的输出时,人类告诉它哪些是...
超级AI大脑一个基于SpringCloud微服务架构,已对接GPT-3.5、GPT-4.0、百度文心一言、stable diffusion AI绘图、Midjourney绘图等。支持web,Android,IOS,H5多端应用,使用了OpenAI的ChatGPT模型实现了智能聊天机器人。用户可以在界面上与聊天机器人进行对话,聊天机器人会