基于from langchain.llms import OpenAI,OpenAI 是一个大型语言模型(LLM),也与聊天相关。那么OpenAI 是否更通用,而 ChatOpenAI 更专注于聊天呢?OpenAI浪链中的class和class有什么区别ChatOpenAI?有人可以澄清一下吗?Hon*_*iao 17 长话短说\n 根据我的研究,\n \n OpenAI类包括更通用的机器学习任务属性,例如...
OpenAI没有公布ChatGPT的论文和相关的训练和技术细节(GPT-3.5没有开源),但我们可以从其兄弟模型InstructGPT以及网络上公开的碎片化的情报中寻找到实现ChatGPT的蛛丝马迹。根据OpenAI所言,ChatGPT相对于InstructGPT的主要改进在于收集标注数据的方法上,而整个训练过程没有什么区别,因此,可以推测ChatGPT的训练过程应该与Inst...
虽然chat_models模块(langchain.chat_models.ChatOpenAI)和llms模块(langchain.llms.OpenAI)有显著区别,但有时只需将它们视为相同模型。LangChain提供predict接口,使我们可以像与普通LLM(langchain.llms)交互一样与langchain.chat_models模块内的模型进行交互。 示例如下:可以对比以下3种方式的输出: 方式1: from la...
Langchain:Langchain 是一个语言处理系统,它的主要功能是识别用户输入的语言,并将其翻译成其他语言,以便机器学习模型(如 GPT 或 ChatGPT)进行处理。Langchain 可以作为一个中间层,帮助 GPT 或 ChatGPT 处理不同语种的输入。 总的来说,GPT 和 ChatGPT 是大语言模型(LLM),它们用于理解和生成文本,而 Langchain ...
根据OpenAI所言,ChatGPT相对于InstructGPT的主要改进在于收集标注数据的方法上,而整个训练过程没有什么区别,因此,可以推测ChatGPT的训练过程应该与InstructGPT的类似,大体上可分为3步: 1.预训练一个超大的语言模型; 2.收集人工打分数据,训练一个奖励模型;
17)中文LangChain 1、Transformer Transformer 是一种基于自注意力机制(self-attention mechanism)的深度学习模型,最初是为了处理序列到序列(sequence-to-sequence)的任务,比如机器翻译。由于其优秀的性能和灵活性,它现在被广泛应用于各种自然语言处理(NLP)任务。Transformer模型最初由Vaswani等人在2017年的论文"Attention ...
17)中文LangChain 1、Transformer Transformer 是一种基于自注意力机制(self-attention mechanism)的深度学习模型,最初是为了处理序列到序列(sequence-to-sequence)的任务,比如机器翻译。由于其优秀的性能和灵活性,它现在被广泛应用于各种自然语言处理(NLP)任务。Transformer模型最初由Vaswani等人在2017年的论文"Attention ...
在学习LangChain的过程中,我遇到了一些疑惑。在官方示例中,我发现有些地方使用的是OpenAI模型,而在其他一些地方却使用了ChatOpenAI模型。 我理解,不同的模型可能具有不同的功能和优化点,但具体到OpenAI与Chat…