自2022年底，OpenAI推出chatGPT之后，再到更新至GPT-4版本，在展示过它的能力之后，不论是哪个行业的人群，都被震惊了，很多人都称AI将是新一代工业革命。...【查看原文】
本文基于作者在 2024 年初接触、了解大语言模型的发展情况而作。作者并未参与相关方向学术研究与大型工程，该报告主要为记录所用。如需参考，请务必考虑从更加可靠的信源获取佐证。另外，本文更关注中文能力较强的大模型。 本文将首先介绍一些广受关注的商业大模型与开源大模型，随后在一些较为分散的主题上布置讨论。 商业大模型情况简述 商业大模型中，较为引人注目的模型们有： [OpenAI] gpt-4-turbo-preview (->gpt-4-1106-preview)上下文：128K Chatbot Are
大语言模型OpenAIGPT-4
天の川さや 2024-03-25
自2022年，ChatGPT发布之后，大语言模型（Large Language Model），简称LLM掀起了一波狂潮。作为学习理解LLM的开始，先来整体的理解一下大语言模型 一，发展历史 大语言模型
大语言模型ChatGPT
Sang相藩 2024-04-07
一、ChatGPT简介ChatGPT本质是一个对话模型，它可以回答日常问题、挑战不正确的前提，甚至会拒绝不适当的请求，在去除偏见和安全性上不同于以往的语言模型。ChatGPT从闲聊、回答日常问题，到文
ChatGPT大语言模型AIGC思考
2023-01-13
随着人工智能技术的不断发展，大语言模型在当代得到了广泛的应用。大语言模型是指一种基于深度学习的语言模型，可以生成和理解自然语言文本。它通过学习大量文本数据，自动提取出文本中的语言规则和语义信息，从而实现对自然语言文本的生成和理解。本文旨在介绍大语言模型的兴起及其在各个领域应用。人工智能机器人 大语言模型是基于神经网络的语言模型，其中最具代表性的是Transformer模型。Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，可以处理序列数据，如自然语言文本。它通过堆叠多个Transformer
大语言模型深度学习人工智能
变答辩糕昊京_official 2023-07-31
为什么会写这篇文章：- 个人对这类大语言模型的机理比较感兴趣，很好奇它的创造力到底来自哪里- 分享一下自己对LLMs的认识- 未完工。更新记录：- version1: 3.21完成，对ChatGPT做了一个简单的overview。LLMs以词为单位生成文本。LLMs以Token为单位表示词组的生成单位，生成完毕后将生成结果并入上文，再进行下一次生成。LLMs的“创造性”在于在选择下文时，随机选择分数排名较低的token。chatgpt技术报告中采用“温度参数”来控制排名较低的token被采用的频率，结果显
ChatGPT
PhotonC 2023-03-22
这段代码创建了一个具有 3D 效果和动画的按钮，按钮上有 SVG 图标和文本。按钮在鼠标悬停时会显示一个漂浮点动画，图标会消失并显示一个线条动画。这种效果适用于吸引用户注意并提供视觉反馈。按钮的折叠效
前端Hardy 2024-12-25
在 Spring Boot 项目中，如果你有一个 lib 目录，并且需要访问这个目录下的文件，你可以通过几种不同的方式来获取该文件的位置。具体方法取决于你的部署环境以及是否在打包成 JAR 或 WAR
马艳泽 2024-12-25
在大数据时代，MongoDB作为一款广受欢迎的NoSQL数据库，其灵活的文档存储模型和强大的查询能力使其成为许多现代应用的首选数据存储方案。今天，我们将深入探讨DataCap MongoDB Driv
qianmoq 2024-12-26
在当今的开发环境中，Docker已经成为容器化部署的标准工具。然而，随着Docker的广泛应用，如何高效地管理Docker容器、镜像和网络也成了开发者们面临的一大挑战。
BuluAI算力云 2024-12-26
使用 AI 将 TypeScript 项目 repomix 重写为 Python 版本，实现了代码库到 AI 友好格式的转换功能。整个重写过程中 AI 完成了 85% 的代码工作，仅用不到两小时就完成
AndersonBY 2024-12-26
在屏幕上显示数值可能无法提供足够的洞察力，尤其是当信号变化迅速时。在这种情况下，可视化信号的一个好方法是带有时间轴的图表。在本文中，我将向你展示如何结合OpenCV和Matplotlib的强大功能，创
星辰聊技术 2024-12-26
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蚂蚁搬家咯 2024-12-26
Vue 3 自定义指令封装教程 Vue 3 显著增强了自定义指令的功能，使其封装更加灵活和易用。本文将分为基础和进阶两部分，介绍如何实现常用的自定义指令，并提供最佳的项目组织方式。 前言 本文以复制文
wangfpp 2024-12-25
在卷积神经网络（CNN）中，填充和步幅控制着卷积输出的尺寸。填充有助于保留边缘信息，步幅则调整卷积窗口的滑动步伐，影响计算效率。本文通过实例帮助你快速理解这两个概念的实际应用。
ALLINAI 2024-12-26
GPU kenel 性能优化,基于向量化操作优化 GPU 带宽利用率和计算效率, GPU 编程中,向量化通常是指让每个线程一次性处理多个数据元素,而不是只处理一个标量
不会弹吉他的布鲁克 2024-12-26
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