- ChatGPT 的主要优势: 1. **出色的自然语言处理能力**:ChatGPT 经过大量的训练和优化,能够理解和生成人类自 然语言。它能够理解复杂的语境和语义,从而准确回答用户的问题或生成高质量的文本。 2. **强大的上下文理解能力**:ChatGPT 能够维护对话的上下文,使得对话更加连贯和自然。 这意味着它能够在多轮对话中保持对之前对话内容的记忆,并根据这些内容进行相应的回应。 3. **灵活的适应性和可定制性**:ChatGPT 可以根据不同的应用场景和需求进行定制和优化。 企业可以根据自身业务需求对模型进行微调,以使其更好地适应特定领域的语境和需求。 4. **高效的生成能力**:ChatGPT 可以快速生成自然语言文本,这对于需要快速响应的场景 非常有用。无论是回答用户问题、生成新闻报道还是撰写诗歌,ChatGPT 都能在短时间内提 供高质量的输出。 5. **易于集成和使用**:ChatGPT 提供了易于使用的 API 接口,使得开发者可以轻松地将其 集成到各种应用中。无论是开发智能客服、智能音箱还是在线教育平台,都可以方便地利用 ChatGPT 的功能来提升用户体验0 25浏览会员免费
- 更好地重新搜索诊断评估工具。在评估的14项仪器中,有2项得到了科学支持。这些工具是自闭症诊断访谈修订版(ADI-R)和自闭症谱系障碍社会沟通问卷(SCQ)。关于这两种方法的诊断灵敏度和可靠性的详细信息,请参阅“证据分级结果”一节。没有足够的科学证据对其他诊断仪器和评估表格得出任何结论。 在社交退缩、多动和刻板印象等严重行为障碍的情况下,效果略好于安慰剂。常见的副作用是体重增加。 `需要研究如何最好地组织和协调自闭症谱系障碍患者的护理和社区干预。 `由于仪器尚未得到充分评估,诊断过程应保留在专业护理范围内。对诊断仪器和评估表格的使用采取后续行动也很重要。 `除药物外,目前还使用了许多不同的干预措施和治疗方法,但必须提高对其益处、风险和成本的认识。我们已经确定了25种用于自闭症谱系障碍的不同干预措施和治疗方法。评估这些措施有效性的科学证据不足。包括多种方法组合的训练在瑞典是正常的,但其有效性尚未得到研究。0 29浏览免费
- 自20世纪上半叶以来,计算机能够理解普通语言并与人类进行对话的想法一直是科幻小说的主要内容,艾伦·图灵(Alan Turing,1950)的一篇经典论文将其设想为计算智能的标志。自21世纪初以来,这一愿景开始看起来更加合理:大学和研究实验室已经出现了与语言科学研究相结合的人工智能技术,为各种工业和商业应用提供了信息。许多网站现在提供自动翻译;手机似乎可以理解口头问题和命令;像谷歌这样的搜索引擎使用基本的语言技术来自动完成或“更正”你的查询,并找到与你的搜索词非常匹配的相关结果。然而,我们离完全理解自然语言还有一段路要走。自动化翻译仍然需要由熟练的人类翻译人员进行审查和编辑,而还没有一个计算机系统能够通过令人信服地模拟人类对话的“图灵测试”。事实上,有人认为图灵测试是一条死胡同,研究应该专注于为特定需求产生有效的应用程序,而不是试图产生用户与人而不是机器交互的错觉(Hayes和Ford,1995)。希望当你完成这门课程时,你会意识到充分理解自然语言所带来的一些挑战,以及专注于一系列具体、定义明确的任务所带来的真正成就。0 53浏览免费
- 2023年中国AI技术变革企业服务白皮书,2023年被称为“AI元年”,人工智能、AI大模型概念迅速点燃市场。本篇报告重点关注人工智能相关技术在广泛的企业服务领域所带来的变革应用研究,将洞察中国A!技术如何为企业服务领域带来发展与应用方面的升级和演变,同时分析行业规模、落地应用、未来趋势,提供AI变革企业服务场景应用的理解和解读。0 39浏览免费
- 大模型作为人工智能发展脉络中的里程碑,引发了新一轮的科技创新浪潮其以强大的计算能力和深度学习技术,极大地提高了内容生产效率,促进内容生产方式颠覆式变革。各行各业纷纷布局大模型应用,把握智能化发展的机遇。然而,大模型也面临隐私泄露、侵犯第三方权益以及违背伦理等潜在风险,引发了社会各界的关注和担忧。随着大模型的广泛应用,加快完善大模型的立法监管以确保大模型的应用与发展符合伦理道德和社会价值观,推动人工智能科技的健康发展变得迫在眉睫。 世界上主要国家和地区均着手并加快完善大模型相关的法律监管。例如,欧盟以《人工智能法案》为核心,结合大模型可能涉及的其他领域的立法,逐步建立起专项法案为主、现存法规为辅的人工智能法律监管框架;美国对于人工智能大模型的立法较为分散,各州分别各自推进人工智能立法,联邦政府则试图在现有的立法框架及监管规则内对大模型及人工智能进行规制,但同时,人工智能相关的联邦专项立法提案也在推进当中。我国围绕网络安全、数据安全、个人信息保护等重点领域制定了法律法规,并及时跟进人工智能技术创新发展态势,先后针对互联网信息推荐、生成式人工智能等技术领域出台了管理办法,建立了法律法规和标准0 63浏览免费
- 这本NLP系统化教程的电子书旨在为初学者提供全面的NLP入门指南,并引导他们逐步掌握使用PyTorch和云服务器进行NLP任务开发的技能。无论您是想了解NLP的基础知识,还是希望深入了解文本预处理、经典RNN案例和Transformer模型,本书都将为您提供适用的知识和实践经验。 主要内容: NLP入门:本书首先介绍了NLP的基本概念和常见任务,如文本分类、命名实体识别和情感分析。您将了解NLP的核心技术和应用领域,并了解如何使用常见的NLP工具和库。 PyTorch的使用:作为一种流行的深度学习框架,PyTorch在NLP任务中具有广泛的应用。本书将引导您了解PyTorch的基本概念和语法,并演示如何构建和训练NLP模型。您将学会使用PyTorch中的各种模块和技术来处理文本数据,并将其应用于NLP任务。 文本预处理:在NLP任务中,文本数据的预处理是非常重要的一步。本书将详细介绍各种文本预处理技术,包括分词、词向量表示、停用词去除和数据清洗等。您将学会如何规范化和准备文本数据以供后续的NLP建模和分析使用。 还有RNN经典案例,bert教学,Transformer教学等等0 85浏览会员免费
- ChatGPT芯片算力的研究框架可以从以下几个维度进行构建: 一、引言 首先,需要简要介绍ChatGPT的背景、应用以及其对算力的需求。ChatGPT作为一种先进的自然语言处理模型,其训练和推理过程需要强大的计算能力来支撑。随着模型的不断迭代和升级,对芯片算力的需求也在不断增加。 二、算力需求分析 技术原理角度:分析ChatGPT基于Transformer技术的特点,随着模型层数的增加,对算力的需求也相应增加。 运行条件角度:探讨ChatGPT完美运行所需的三个条件:训练数据、模型算法和算力。特别是在大规模预训练过程中,对算力的需求尤为突出。 三、芯片算力支撑 芯片类型:分析不同类型的芯片如何支撑ChatGPT的算力需求,包括GPU、CPU、FPGA以及AI专用芯片等。探讨它们各自的优势和适用场景。 芯片性能:评估芯片的性能指标,如计算能力、功耗、集成度等,以及这些指标如何影响ChatGPT的运行效率和效果。 四、市场趋势与产业链分析 市场趋势:分析随着ChatGPT等AI应用的普及,对芯片算力的需求如何推动芯片市场的增长。同时,探讨芯片价格与数量的变化趋势。 产业链分析:0 59浏览会员免费
- ChagGPT的安全影响0 13浏览免费
- 知识图谱技术综述(电子科技大学学报 2016年发表)0 44浏览会员免费
- 李飞飞教授的自传《The Worlds I See》(我所见的世界)英文版11月出版了, 目前还没看到中文版。 此前对李飞飞教授了解并不多,除了知道她是大名鼎鼎的ImageNet发起人,以及斯坦福SAIL人工智能实验室第一位女性主任。这次读了教授的自传,实话说,超出预期。 没想到一位大科学家的文笔如此之好,教授以女性特有的细腻笔触,将自己事业和生活上的故事娓娓道来,行文之间流露着大学者的淡然,同时又把真实的工作生活经历讲得引人入胜。在阅读过程中,城主不止一次感觉到教授的行文叙事有一种强烈的电影蒙太奇感,工作和生活的线索交织前行,节奏非常好。 更不用多强调的是,这是一位AI大佬亲身讲述的自身科研经历和生活思考,不说文学性,其信息本身就有巨大的价值。0 649浏览免费
- Google 最新发布的开源大模型 Gemma 技术报告详细介绍了这一创新成果。Gemma 基于 Google 的 Gemini 模型,通过在高达 6 万亿词块的文本上进行训练,展现了卓越的通用性和先进的理解与推理能力。该模型系列包括两种规模:70 亿参数模型和 20 亿参数模型,分别针对不同的部署需求和计算约束进行优化。Gemma 提供了预训练和微调模型参数,以及用于推理和服务的开源代码库,旨在支持开发者在 GPU、TPU、CPU 以及设备端应用中高效部署和开发。此外,Gemma 在多个领域内实现了性能提升,包括问答、常识推理、数学和科学以及编程等。Google 的这一举措不仅推动了对当前指令调整机制的研究,还促进了更安全、更负责任的模型开发方法论的发展。0 451浏览免费
- 【读论文】Rethinking the Role of Demonstrations What Makes In-Context Learning Work0 55浏览免费
- 《Speech and Language Processing》是一本由Daniel Jurafsky和James H. Martin合著的著名教科书,它涵盖了自然语言处理(NLP)和语音处理的各个方面。以下是该书的一些具体内容: 自然语言处理基础:介绍了NLP的基本概念和技术,包括语言模型、词性标注、句法分析、语义分析等。 语言理解和生成:讨论了NLP中的语言理解和生成问题,如问答系统、信息检索、机器翻译等。 文本处理和分析:涵盖了文本处理和分析的技术,包括文本分类、情感分析、命名实体识别等。 对话系统:介绍了对话系统的基本原理和技术,包括对话管理、对话策略、对话生成等。 语音处理基础:讨论了语音处理的基本概念和技术,包括语音信号处理、语音识别、语音合成等。 语音识别和语音合成:深入介绍了语音识别和语音合成的算法和方法,包括声学模型、语言模型、声学特征提取等。 统计方法和机器学习:涵盖了NLP中常用的统计方法和机器学习技术,如朴素贝叶斯、最大熵模型、条件随机场等。 深度学习在NLP中的应用:讨论了深度学习在NLP领域的应用,包括词向量表示、循环神经网络、注意力机制等。0 91浏览免费
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- 近年来,基于图数据的计算(图计算)得到了学术界和工业界越来越多的关注,比如Neo4J,被认为是人工智能发展的一个重要方向。 围绕图计算系统、应用及前沿学术研究问题,首先介绍阿里巴巴开源的 一站式图计算系统 GraphScope 的设计思想、基础能力以及未来发展方向;另外, 邀请来自学术界和工业界的大咖,分享图计算最前沿的学术和技术热点;同时,邀 请在业务中应用图计算技术的客户,分享图计算在真实业务场景中的应用案例及效 果。0 22浏览会员免费
- 随着人工智能技术的不断发展,AIGC 作为其中一种重要的应用,正越来越受大众关注与重 视。AI 从理解语言、理解文字、理解图片和视频,走向了生成内容,这称之为 AIGC,即人 工智能自动生成内容,是一种‘人机共创’新模式。 本文将围绕文本生成、图像生成以及视频生成这三块主流 AIGC 的应用来给大家讲解详细的 操作指南以及实践方案。以下是来自弹性计算 GPU 云服务器的 8 个 AIGC 最佳实践,可以 帮助大家更好、更快速的搭建属于自己的 AIGC 应用,玩转 AIGC。0 73浏览会员免费
- 基于LangChain与ChatGLM3-6B本地知识库调优:数据集优化、参数调整、Prompt提示词优化实战使用的数据集。实操地址:https://blog.csdn.net/qq_39813001/article/details/136227790?spm=1001.2014.3001.55010 61浏览会员免费
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- Meta公司的经典大语言模型论文,从中可以体会到LLM的技术逻辑。适合于学习人工智能大语言模型从业者。纯英文论文。0 128浏览会员免费
- SimpleTeX 是一个用于创建和编辑 LaTeX 公式的简单工具。它可以识别轻松识别图片中的复杂公式并转换为可编辑的数据格式。它提供了一个直观的界面,让用户可以轻松地输入 LaTeX 代码,并即时预览公式的效果。SimpleTeX 的主要功能包括: 实时预览:用户可以在编辑 LaTeX 代码的同时立即查看公式的效果,无需额外的编译步骤。 语法高亮:SimpleTeX 提供了对 LaTeX 代码的语法高亮显示,帮助用户更清晰地识别和理解代码结构。 自动补全:SimpleTeX 支持自动补全功能,可以自动填充常用的 LaTeX 命令和符号,减少用户的输入工作量。 导出功能:用户可以将编辑好的 LaTeX 公式导出为图片或 LaTeX 代码,以便进一步使用或分享。 简洁界面:SimpleTeX 的界面简洁清晰,易于上手,适合各种用户,无论是初学者还是专业用户。 总的来说,SimpleTeX 是一个方便实用的工具,可以帮助用户快速、轻松地创建和编辑 LaTeX 公式,是学术写作、科技论文撰写等领域的理想助手。0 890浏览会员免费
- chatgpt ChatGPT的指令提示技术是一种引导ChatGPT输出特定内容的方法。通过使用清晰、简洁的任务描述和具体的指令,可以帮助ChatGPT更准确地理解您的需求,并生成相关的、高质量的文本。0 28浏览会员免费
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- 《当前最佳实践用于培训LLM白手起家》是一本针对语言模型大语言模型(LLM)训练的实用指南。本书为读者提供了关于如何从零开始构建和训练LLM的详细步骤和最佳实践。无论您是深度学习领域的初学者还是有一定经验的开发者,这本书都将为您提供宝贵的知识和指导。介绍LLM的基本概念、原理和结构,帮助读者了解这一领域的背景和基础知识。详细探讨了各种LLM架构的设计原则和技巧,包括Transformer、GPT系列等。通过了解这些架构,读者可以更好地选择适合自己的模型类型,并根据具体需求进行定制化设计。指导读者如何收集高质量的数据,并进行必要的预处理工作,包括数据清洗、标注和增强等。掌握这些技巧将有助于提高LLM的训练效果和性能。深入介绍了LLM训练的最佳实践,包括学习率设置、优化器选择、批量大小和训练轮数等关键参数的调整。此外,还探讨了半监督学习、迁移学习和微调等高级技术,以进一步提升LLM的性能。指导读者如何将训练好的LLM部署到实际应用中。介绍了评估LLM性能的常用指标和方法,以及如何通过调整模型和参数来优化性能。这部分内容将帮助读者更好地理解LLM的性能瓶颈,并采取有效措施进行改进。0 80浏览会员免费
- 这本书是一本关于大语言模型微调的实用指南,旨在帮助读者掌握如何使用预训练的语言模型来提高特定任务或领域的性能。介绍了大语言模型微调的重要性以及应用场景。详细介绍了大语言模型的基本原理、结构和预训练方法。这部分内容为后续的微调技巧和算法提供了必要的基础。深入探讨了大语言模型微调的各种技巧,包括数据预处理、模型架构、优化算法等。通过这些技巧,读者可以优化模型的性能,使其更好地适应特定任务或领域。通过具体的案例分析,演示了如何将大语言模型微调应用于实际问题解决中,包括文本分类、情感分析、问答系统等。这些案例提供了丰富的实践经验和解决方案,有助于读者更好地理解和应用大语言模型微调技术。介绍了用于大语言模型微调的常用工具和资源,包括深度学习框架、预训练模型库、数据集等。这些工具和资源将帮助读者更高效地进行大语言模型微调工作。探讨了大语言模型微调未来的发展趋势和应用前景。这部分内容有助于读者了解该领域的最新动态和前沿研究。0 243浏览会员免费
- 2023最新AI大模型学习与讨论:探索未知的智能边界! 迎接2023年,AI领域正迎来一场革命性的学术盛宴!我们诚邀您加入“2023最新AI大模型学习与讨论”——这是一个汇聚顶尖智能科学家、工程师和学者的独特平台,将AI的最新进展推向更高的高度。 在这里,您将深入了解2023年最激动人心的AI大模型,通过与同行的交流,共同揭开智能技术的神秘面纱。我们将探讨自然语言处理、计算机视觉、强化学习等领域的前沿研究,分享最新的模型架构、算法和应用案例。 无论您是刚踏入AI领域的新手,还是经验丰富的专业人士,这个学习与讨论的平台都为您提供了一个开放、包容的环境,让您可以与全球最杰出的思想领袖互动,共同推动AI技术的发展。 别错过这个与全球顶级AI专家交流见解的机会!加入我们,共同塑造未来智能的面貌,探索AI大模型的无限可能性! 看完可以了解AI大模型及微调概念、学以致用,走在技术最前沿0 637浏览会员免费
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- 自然语言处理(简称NLP)是人工智能领域中非常重要的一部分,因为它涉及到人类与计算机之间的交流和互动。NLP的目的是让计算机能够理解、解析、处理和生成自然语言,以便更好地与人类进行交流和合作。 以下是NLP在人工智能中的重要性: 1 . 人机交互:NLP技术可以帮助计算机理解人类语言,从而实现人机交互。比如,智能助手、聊天机器人、语音识别等应用都离不开NLP技术的支持。 2 . 信息处理:NLP技术可用于处理大量的文本数据,如新闻报道、社交媒体帖子、电子邮件等。通过NLP技术,我们可以快速地获取有用的信息,并进行分析和处理。 3 . 机器翻译:NLP技术还可以用于机器翻译,即将一种语言的文本翻译成另一种语言的过程。机器翻译已经成为国际贸易、文化交流等方面不可缺少的工具之一。 4 . 情感分析:NLP技术也可以用于情感分析,即分析文本中的情感倾向。这对于广告营销、舆情监测等领域非常重要。 5 . 自然语言生成:NLP技术不仅可以用于理解自然语言,还可以用于生成自然语言。比如,自动写作、智能客服等应用都需要自然语言生成技术的支持。0 52浏览会员免费
- github地址:https://github.com/RUCAIBox/LLMSurvey 内容概要:本综述回顾了近年来大型语言模型(LLM)的发展,重点介绍了预训练、微调、应用和能力评估等方面的主要进展。通过在大规模语料库上进行预训练,LLM展现出了强大的语言理解和生成能力,对自然语言处理任务具有重要意义。 适用人群:本综述适用于自然语言处理领域的研究人员和工程师,以及对大语言模型和预训练语言模型感兴趣的人群。 使用场景及目标:本综述旨在帮助读者了解大语言模型的背景、发展和应用。通过介绍预训练、微调、应用和能力评估等方面的主要进展,读者可以深入了解大型语言模型的基本原理和技术。此外,本综述还提供了开发和使用大语言模型的可用资源,以及当前面临的挑战和未来的发展方向。 其他说明:本综述是对大语言模型研究的最新综合概述,对于研究人员和工程师来说具有重要价值。它涵盖了大语言模型的关键概念、应用场景和性能提升,为理解和应用相关技术提供了指导和启示。鉴于大语言模型在人工智能领域的重要性,本综述对于推动该领域的发展具有重要意义。0 261浏览免费
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