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基于gpt的本地知识库
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* GPT 3.5 Turbo 根据知识库实现自动问答
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基于gpt的本地知识库.zip
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2024-05-11
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GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”(生成式预训练转换器),是一个在自然语言处理(NLP)领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发,并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构,它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息,并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段: 预训练阶段:在这个阶段,模型会接触到大量的文本数据,并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说,模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语,从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段(也称为下游任务训练):在预训练完成后,模型会被应用到具体的NLP任务中,如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段,模型会使用有标签的数据进行微调,以适应特定任务的需求。通过微调,模型能够学习到与任务相关的特定知识,并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时,GPT模型也面临一些挑战,如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题,研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构,如GPT-2、GPT-3等,以进一步提高模型的性能和效率。
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基于gpt的本地知识库.zip (62个子文件)
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gmini_web.py 3KB
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main.py 842B
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templates
index.html 3KB
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价格行为
0.1.术语表.txt 37KB
2交易区间
2.2.0.1.磁体-支撑和阻力.txt 0B
2.1.2.1.突破力度的表现.txt 27KB
2.1.5.1.突破失败、突破回调和突破测试.txt 14KB
2.1.3.1.最初突破.txt 4KB
2.1.6.1.缺口.txt 22KB
2.1.1.1.交易突破的案例.txt 280B
2.1.0.1.突破-进入新趋势篇导言.txt 30KB
2.1.4.1.现行强劲趋势中的突破入场.txt 4KB
0.0.1.导言.txt 4KB
0.3.数K线(BarCounting)基础知识-高1、高2、低1、低2.txt 3KB
1趋势分析
1.2.15.1.通道.txt 29KB
1.1.6.1.信号K线之其他类型.txt 25KB
1.1.4.1.K线基础-信号K线、入场K线、建仓形态与K线形态.txt 11KB
1.4.24.1.反转交易日.txt 2KB
1.1.2.1.趋势K线十字星K线与高潮.txt 18KB
1.2.14.1.趋势通道线.txt 12KB
1.4.22.1.趋势性交易区间交易日.txt 12KB
1.3.20.1.两段式行情.txt 4KB
1.1.3.1.突破、交易区间、测试与反转.txt 7KB
1.2.13.1.趋势线.txt 3KB
1.3.18.1.如何交易趋势举例.txt 18KB
1.1.8.1.K线收盘价的重要性.txt 5KB
1.4.26.1.楼梯形态交易日.txt 3KB
1.1.11.1.迟到的与错过的入场点.txt 2KB
1.3.0.1.趋势篇导言.txt 34KB
1.2.0.1.趋势线与通道篇导言.txt 1KB
1.3.19.1.趋势强度的特征.txt 6KB
1.1.12.1.形态的演变.txt 2KB
1.4.0.1.常见趋势形态.txt 3KB
1.1.10.1.二次入场点.txt 1KB
1.1.9.1.ETF与反向ETF.txt 2KB
1.2.17.1.水平线-摆动点与其他关键价位.txt 966B
1.1.7.1.外包K线.txt 8KB
1.4.21.1.急速与通道趋势.txt 35KB
1.1.1.1.价格行为的谱系从极端趋势到极端交易区间.txt 1KB
1.4.25.1.趋势恢复交易日.txt 5KB
1.4.23.1.始于开盘的趋势与小幅回撤的趋势.txt 19KB
1.1.5.1.信号K线之反转K线.txt 12KB
1.1.0.1.价格行为篇导言.txt 44KB
1.2.16.1.微型通道.txt 15KB
0.2.强势信号-趋势、突破、反转K线与反转.txt 16KB
test_g4f.py 3KB
avatar.png 26KB
db_init.py 2KB
requirements.txt 69B
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.gitignore 20B
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