从零开始构建基于ChatGPT的嵌入式(Embedding)本地医疗客服问答机器人模型（看完就会，看到最后有惊喜）

作者：那个曾经的少年回来了发布时间：2023-03-21

ChatGPT 医疗客服

原来不过如此，但过程必须煎熬。从无知到懵懂，再到了解最后实操，我似乎经历了一年的四季轮回春暖花开，开始我并不清楚这能干什么，只知道是官网的api，那就跟着好奇心一块儿来学习一下吧。...【查看原文】

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本文介绍了如何利用OpenAI Embedding模型和GPT构建智能问答系统，包括爬取、嵌入、索引和实现过程。

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嵌入式开发：什么是嵌入式机器人以及如何使用它们?

　　越来越多的现代聊天机器人使用人工智能和自然语言处理(NLP)等嵌入式开发技术，这有助于他们更有效地与伙伴沟通。其中许多机器人平台旨在支持客户服务操作——响应查询、回答基本问题和收集问题信息。　　人工智能聊天机器人也经常被设计为随着对话的继续而学习或适应。在整个交互过程中，AI聊天机器人可以使用反馈来更有效地解决客户问题或提供建议。从长远来看，聊天数据还可以支持开发更有效的语言处理算法。　　嵌入式与非嵌入式聊天机器人　　嵌入式聊天机器人包含在网页或应用程序中，而不是作为独立的程序运行或发布在社交媒体等第

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从零开始的机器学习

什么是机器学习？顾名思义，用计算机模拟学习，那么要学习你首先要有一系列知道结果的数据，就好比是我们在刷题对答案，这些数据就是训练数据。举个例子，我们可以把训练数据组织成表格的形式，行对应对象，列对应对象特征，把对应的结果叫做类别标记label。我们用这些训练数据训练模型，当模型收到新的样本数据时，就会根据新样本生成对应的结果。所以我们看出，这个所谓的‘模型’就是机器学习的核心产物，它是从数据中产生出来的，可以是神经网络，甚至可以是一条规则。机器学习的目的就是通过学习算法从数据中获得模型。机器学习的目的

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教程：基于 ChatGPT 构建奥斯卡金像奖问答机器人

本教程将引导您通过一个实际示例，使用 GPT 3.5 的检索增强生成功能，根据自定义数据集回答问题。翻译自 Tutorial: Build a Q&A Bot for Academy Awards Based on ChatGPT 。照片来自 Pixaba 的 Mirko Fabian在之前的文章中，我介绍了检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）的概念，该方法用于为大型语言模型（Large Language Models，LLMs）提供上下文信息，以提高其响应

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岱军 2023-07-29

学习教程：从零开始构建LoRA

最近看到了个博客，感觉是一个很不错的新手上路的方法。LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）是一种流行的技术，用于更高效地微调大型语言模型（LLMs）和Stable Diffusion文生图。与调整深度神经网络的所有参数不同，LoRA专注于仅更新一小组低秩矩阵。这个博客通过从头开始编码LoRA来解释其工作原理，是一个深入理解算法内部机制的练习机会。文章：https://lightning.ai/lightning-ai/studios/code-lora-from-scratch?vi

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