准确性提高了，但仍然会犯错。官方发布会上虽然强调 GPT-4 的准确性提高了，但是要注意，它仍然会「一本正经的胡说八道」，如果想让 GPT 作为你的 wiki，现阶段还做不到。可以识别图片了！比如你拍一张冰箱内部的照片，GPT-4 会给你一份菜谱，告诉你能做什么菜。不好的消息，这部分的 api 暂时没有公开，...
Input 输入: [Text from: en.wikipedia.org/wiki/Rihanna>] Describe her Super Bowl performance and what made it special. 描述她在超级碗比赛中的表现以及它的特别之处。 Output 输出: Rihanna's Super Bowl LVII halftime show performance was special for a number of reasons. For one, it marked her...
并通过结合内部训练的分类器和基于词典的方法来识别含有不当内容的数据。其中来自GPT-3的预训练数据集包括约570GB(该大小为去重过滤后的,去重过滤前大概45TB)的CommonCrawl数据,大概是410B字节对编码的令牌,以及19B的WebText2数据,合计67B的书籍数据和3B Wiki数据。这些数据被整合为约300B大小的GPT-3预训练数据集...
其中来自GPT-3的预训练数据集包括约570GB(该大小为去重过滤后的,去重过滤前大概45TB)的CommonCrawl数据,大概是410B字节对编码的令牌,以及19B的WebText2数据,合计67B的书籍数据和3B Wiki数据。这些数据被整合为约300B大小的GPT-3预训练数据集。其中Wiki数据质量最高,在训练中平均被重复使用了3.4次。 ▲GPT-3.5标...
其中来自GPT-3的预训练数据集包括约570GB(该大小为去重过滤后的,去重过滤前大概45TB)的CommonCrawl数据,大概是410B字节对编码的令牌,以及19B的WebText2数据,合计67B的书籍数据和3B Wiki数据。这些数据被整合为约300B大小的GPT-3预训练数据集。其中Wiki数据质量最高,在训练中平均被重复使用了3.4次。
其中来自GPT-3的预训练数据集包括约570GB(该大小为去重过滤后的,去重过滤前大概45TB)的CommonCrawl数据,大概是410B字节对编码的令牌,以及19B的WebText2数据,合计67B的书籍数据和3B Wiki数据。这些数据被整合为约300B大小的GPT-3预训练数据集。其中Wiki数据质量最高,在训练中平均被重复使用了3.4次。
其中来自GPT-3的预训练数据集包括约570GB(该大小为去重过滤后的,去重过滤前大概45TB)的CommonCrawl数据,大概是410B字节对编码的令牌,以及19B的WebText2数据,合计67B的书籍数据和3B Wiki数据。这些数据被整合为约300B大小的GPT-3预训练数据集。其中Wiki数据质量最高,在训练中平均被重复使用了3.4次。
项目代码：https://github.com/stanford-oval/WikiChat 作者表示自己的最佳模型在新的基准测试中获得了97.3%的事实准确性，而相比之下，GPT-4的得分仅为66.1%。在「recent」和「tail」两个知识子集中，这个差距甚至更大。另外，作者还发现了检索增强生成（RAG）的几个缺点，并添加了几个重要步骤，以进一步减轻...
项目代码:https://github.com/stanford-oval/WikiChat 作者表示自己的最佳模型在新的基准测试中获得了97.3%的事实准确性,而相比之下,GPT-4的得分仅为66.1%。 在「recent」和「tail」两个知识子集中,这个差距甚至更大。 另外,作者还发现了检索增强生成(RAG)的几个缺点,并添加了几个重要步骤,以进一步减轻幻觉,并...
项目代码:https://github.com/stanford-oval/WikiChat 作者表示自己的最佳模型在新的基准测试中获得了97.3%的事实准确性,而相比之下,GPT-4的得分仅为66.1%。 在「recent」和「tail」两个知识子集中,这个差距甚至更大。 另外,作者还发现了检索增强生成(RAG)的几个缺点,并添加了几个重要步骤,以进一步减轻幻觉,并...