-
最新国内GPT4.0使用教程，AI绘画-Midjourney绘画V6 ALPHA绘画模型，GPT语音对话使用，DALL-E3文生图+思维导图一站式解决方案
一、前言 ChatGPT3.5、GPT4.0、GPT语音对话、Midjourney绘画，文档对话总结+DALL-E3文生图，相信对大家应该不感到陌生吧？简单来说，GPT-4技术比之前的GPT-3.5相对来说更加智能，会根据用户的要求生成多种内容甚至也可以...
-
ChatGPT和Whisper的API基本看点
ChatGPT Official API Learning 今天 OpenAI 开放了 ChatGPT 背后的 GPT-3.5 的模型 API，模型代号为 Turbo，其定价甚至比此前的 Davinci 都要便宜，1000 tokens 仅为 0.2...
-
最新GPT4.0使用教程，AI绘画，GPT语音对话使用，DALL-E3文生图
一、前言 ChatGPT3.5、GPT4.0、GPT语音对话、Midjourney绘画，文档对话总结+DALL-E3文生图，相信对大家应该不感到陌生吧？简单来说，GPT-4技术比之前的GPT-3.5相对来说更加智能，会根据用户的要求生成多种内容甚至也可以...
-
2024年最新的Stable Diffusion整合包V4.6
2024年1月Stable Diffusion本地化部署整合包更新至V4.6啦！适合新手小白！！ Stable Diffusion整合包和安装使用教程下载地址链接: 链接：https://pan.quark.cn/s/921b13b44271 提取码：...
-
OpenAI豪赌7万亿，能买4个英伟达！奥特曼芯片帝国占全球GDP 10%，或引世界经济末日？
昨天，Sam Altman筹资7万亿美元建芯片帝国的新闻一出，舆论哗然。 7万亿美元，是全球GDP的10%，大约是美国GDP的1/4，或者2/5个中国的GDP。 这个数字实在令人难以理解，除非OpenAI确信，自己的技术就从根本上重塑整个世界。否则，人...
-
Meta开源Code Llama 70B,缩小与GPT-4之间的技术鸿沟
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同...
-
AIGC 后视镜：过去这一年，大家都在哪搞钱？
大家好，我是煎鱼。 由于 OpenAI 的 ChatGPT-3.5、GPT-4、GPT-4V 等产品的发布和传播。过去这一年多是 AIGC 爆发的元年，这是无容置疑的。 GPT 在许多方面都是较有帮助的。像是我们所在的 IT 行业来看。著名的...
-
ChatGPT.vs.文心一言，到底谁更好用？
引言： 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理模型也在不断进步。两个备受关注的模型是OpenAI的ChatGPT和文心一言。ChatGPT是基于GPT-3.5架构的大型语言模型，而文心一言则是一款专注于生成短文本的AI模型。本文将探讨这两个模型的特点、...
-
上海人工智能实验室发布LLaMA-Adapter | 如何1小时训练你的多模态大模型用于下游任务
本文首发于微信公众号 CVHub，未经授权不得以任何形式售卖或私自转载到其它平台，违者必究！ Title: LLaMA-Adapter: Efficient Fine-tuning of Language Models with Zero-...
-
浅析GitHub Copilot
技术实现与原理 基于Transformer的模型：Copilot的核心是基于GPT-3（以及后续更先进的版本）架构训练的大型语言模型，该模型在海量的开源代码库上进行了微调。通过学习数十亿行公开可用的源代码，它能够理解编程语法、语义和上下文，并生成结构良...
-
羊驼2:开放的基础和微调聊天模型--Llama 2论文阅读
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.09288.pdfd 代码地址：GitHub - facebookresearch/llama-recipes: Examples and recipes for Llama 2 model...
-
中文LLaMa和Alpaca大语言模型开源方案 | 扩充中文词表 & 针对中文语料进行高效编码
欢迎关注『CVHub』官方微信公众号！ Title: Efficient and Effective Text Encoding for Chinese Llama and AlpacaPDF: https://arxiv.org/pdf/23...
-
AI介绍——chat gpt/文心一言/claude/bard/星火大模型/bing AI
AI体验 1. AI 介绍（注册和使用） 1.1 Chat GPT 1.2 文心一言 1.3 Slack 上的 Claude 1.3.1 Claude 介绍 1.3.2 Claude 使用 1.4 Google的Bard 1.4.1 B...
-
llama/llama2论文解读
llama 摘要 llama在约1.4T的token上，训练出参数量7B到65B的模型，其模型规模如下 在仅使用开源数据集的情况下，llama-13B在多数benchmarks上与GPT-3效果相当；llama-65B也与最好的模型（Chin...
-
Github Copilot 全方位上手通关指南
从上年 AI 大火开始，其实安仔就一直在使用 Github Copilot 的功能了，那时候它还是 Beta 版，可以不用钱薅羊毛，而且它帮安仔做一些重复性的代码工作很适合，可以默默地帮安仔增加摸鱼时间。 但随着最近 Github Copilot 用的...
-
Chat gpt和文心一言谁最具有优势
目录 chat gpt 开发者和背景 技术和架构 应用和性能 可用性和开放性 优化和特性 它们俩谁更好用 chat gpt ChatGPT和文心一言（Ernie Bot）都是大型语言模型，但它们由不同的组织开发，基于不同的...
-
【AIGC】prompt工程从入门到精通
注：本文示例默认“文心大模型3.5”演示，表示为>或w>（wenxin ，有时为了对比也用百川2.0展示b>（baichuan 有时候为了模拟错误输出，会用到m>（mock 表示（因为用的大模型都会给出正确答案） 有时候直接贴网络...
-
斯坦福和OpenAI提出meta-prompting，最强零样本prompting技术诞生了
最新一代语言模型（尤其是 GPT-4、PaLM 和 LLaMa）已经成功拓展了自然语言处理和生成的边界。这些大规模模型可以解决许多不同任务，从写莎士比亚风格的十四行诗到总结复杂的医疗报告和解决竞赛级的编程问题。尽管这些模型可以解决多种多样的问题，但它们并...
-
想要成为AIGC大模型工程师, 如何搭建你的知识体系框架？
Look！👀我们的大模型商业化落地产品 📖更多AI资讯请👉🏾关注 Free三天集训营助教在线为您火热答疑👩🏼🏫 AI不会取代你的工作，会取代你的是会AI的人，如何提升自己与他人的知识壁垒，如何学习AIGC？相信在过去2023这个AI爆发的元年，我...
-
7B开源数学模型干翻千亿GPT-4，中国团队出品
7B开源模型，数学能力超过了千亿规模的GPT-4！ 它的表现可谓是突破了开源模型的极限，连阿里通义的研究员也感叹缩放定律是不是失效了。 无需借助任何外部工具，它就能在竞赛水平的MATH数据集上达到51.7%的准确率。 在开源模型中，它第一个在该数据集上...
-
大语言模型之LlaMA系列- LlaMA 2及LLaMA2_chat(上)
LlaMA 2是一个经过预训练与微调的基于自回归的transformer的LLMs，参数从7B至70B。同期推出的Llama 2-Chat是Llama 2专门为对话领域微调的模型。 在许多开放的基准测试中Llama 2-Chat优于其他开源的聊天模型，此外...
-
Copilot在PyCharm中可能遇到的问题及其解决方案
尽管GitHub Copilot为PyCharm用户带来了诸多便利，但在实际使用过程中，部分开发者可能会遇到一些问题。下面是一个典型的场景及相应的解决方法： 问题描述： 在启用GitHub Copilot后，在编写Python代码时发现，虽然Copi...
-
俄罗斯小哥ChatGPT找女友：聊了5239个女生，现在订婚了
「我向一位女生求婚，ChatGPT 已经和她交流了一年。为了走到这一步，AI 已经尝试了和5239名女生进行过沟通……」 来源:https://twitter.com/biblikz/status/1752335415812501757 最近几天，社交网...
-
GPT4、文心一言4、ChatGLM、Claude2.1四大语言模型生成效果对比
随着AIGC大风起，也掀起了语言模型大争之世，各种语言模型如雨后春笋，让大家眼花缭乱。周周都有新的选手入场，月月都有新的模型问世。不过其中最受人瞩目的当属GPT4、文心一言4、ChatGLM、Claude2.1四大模型。隐隐有傲视群雄之姿，...
-
通义千问再开源，Qwen1.5带来六种体量模型，性能超越GPT3.5
赶在春节前，通义千问大模型（Qwen）的 1.5 版上线了。今天上午，新版本的消息引发了 AI 社区关注。 新版大模型包括六个型号尺寸：0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B，其中最强版本的性能超越了 GPT 3.5、Mistral-Medi...
-
向完全自主性更进一步，清华、港大全新跨任务自我进化策略让智能体学会「以经验为鉴」
「以史为鉴，可以知兴替。」 人类的进步史，可以看作是一个不断吸取过去经验、不断推进能力边界的自我演化过程。在这个过程中，我们吸取过去失败的教训以纠正错误，借鉴成功的经验以提升效率和效果。这种自我进化的过程在我们的生活中无所不在：从如何总结经验以更好地解决...
-
最新GPT4.0使用教程，AI绘画-Midjourney绘画，GPT语音对话使用，DALL-E3文生图+思维导图一站式解决
一、前言 ChatGPT3.5、GPT4.0、GPT语音对话、Midjourney绘画，文档对话总结+DALL-E3文生图，相信对大家应该不感到陌生吧？简单来说，GPT-4技术比之前的GPT-3.5相对来说更加智能，会根据用户的要求生成多种内容甚至也可以...
-
2023-12-12 AIGC-AI工具的基本工作原理
摘要: 2023-12-12 AIGC-AI工具的基本工作原理 AI工具的基本工作原理 AI工具的基本工作原理涉及到一系列复杂的技术和算法。这些原理可以根据不同类型的AI工具进行概括，包括机器学习、自然语言处理、图像识别等。以下是一些关键的A...
-
ChatGPT论文：大语言模型LLM之战:Dolly、LLaMA 、Vicuna、Guanaco、Bard、ChatGPT--在自然语言转SQL(NL2SQL、Text-to-SQL)的比较（一）
摘要 ChatGPT的成功引发了一场AI竞赛，研究人员致力于开发新的大型语言模型（LLMs），以匹敌或超越商业模型的语言理解和生成能力。近期，许多声称其性能接近GPT-3.5或GPT-4的模型通过各种指令调优方法出现了。作为文本到SQL解析的从业者，我...
-
大模型系列——解读RAG
RAG 是2023年最流行的基于 LLM 的应用系统架构。有许多产品几乎完全建立在 RAG 之上，覆盖了结合网络搜索引擎和 LLM 的问答服务，到成千上万个数据聊天的应用程序。很多人将RAG和Agent 作为大模型应用的两种主流架构，但什么是RAG呢？R...
-
自然语言处理一览
自然语言处理（NLP）是一门机器学科，其主要目的是处理人类语言或类似人类语言的书面、口语和组织方式的数据。它起源于计算语言学，利用计算机科学来理解语言的原理。然而，NLP 不仅仅是开发理论框架，它还是一门工程学科，旨在创造技术来完成任务。 NLP 经常被...
-
比OpenAI官方提示词指南更全，这26条黄金准则让LLM性能飙升50%以上
论文地址: https://arxiv.org/abs/2312.16171 Github地址: https://github.com/VILA-Lab/ATLAS 论文标题：Principled Instructions Are All You...
-
如何使用单个指令微调GPT-3.5或Llama 2
由于在各种任务中的通用性，像ChatGPT和Llama 2这样的大型语言模型(LLM 广受欢迎。然而，有些应用程序需要使用自定义数据对这些模型进行微调，以获得更好的性能。 不幸的是，针对特定应用程序对大型语言模型(LLM 进行微调通常是复杂和令人沮丧的...
-
大厂跟进ChatGPT，为什么百度“文心一言”成色最好？【快评】
作者 | 曾响铃 文 | 响铃说 赶ChatGPT热度，百度3月初就要发布与ChatGPT类似的人工智能聊天机器人服务“文心一言”（英文名：ERNIE Bot），似乎无法提振资本市场对百度的信心。 2022年第四季度及全年未经审计的财报发布后，百度的...
-
超简单，不用GPU，3步教你轻松在笔记本上部署聊天大模型 LLaMA
大家好啊，我是董董灿。 今天带大家在自己的电脑(笔记本 上部署一个类似于 chatGPT 的 AI 聊天大模型。 部署完之后，你就拥有了一个私人 AI 聊天机器人，无需联网，随时进行实时对话。 0. 简单说下背景 大模型我们都不陌生了，但是以...
-
打破MoE训练效率与性能瓶颈，华为盘古稀疏大模型全新架构LocMoE出炉
2023 年 12 月，首个开源 MoE 大模型 Mixtral 8×7B 发布，在多种基准测试中，其表现近乎超越了 GPT-3.5 和 LLaMA 2 70B，而推理开销仅相当于 12B 左右的稠密模型。为进一步提升模型性能，稠密 LLM 常由于其参数...
-
大模型没有护城河？OpenAI的“LLM城池”如何攻破，如何防守
作者 | Ben Dickson 译者 | 李睿 审校 | 重楼 出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto） 小模型、开源模型正在猛攻GPT-4，OpenAI需要更完善的措施来构建技术方面的护城河，以保护其LLM业务。 2023年5月，...
-
文心一言 VS ChatGPT ：谁是更好的选择？
前言 目前各种大模型、人工智能相关内容覆盖了朋友圈已经各种媒体平台，对于Ai目前来看只能说各有千秋。GPT的算法迭代是最先进的，但是它毕竟属于国外产品，有着网络限制、注册限制、会员费高昂等弊端，难以让国内用户享受。文心一言是百度主推的大模型，算法...
-
gpt和llama的推理prompt
gpt completion = openai.ChatCompletion.create( # model="gpt-3.5-turbo", model='gpt-4', messages=[ { "role": "system", "content...
-
最新可用GPT-3.5、GPT-4、Midjourney绘画、DALL-E3文生图模型教程【宝藏级收藏】
一、前言 ChatGPT3.5、GPT4.0、GPT语音对话、Midjourney绘画，文档对话总结+DALL-E3文生图，相信对大家应该不感到陌生吧？简单来说，GPT-4技术比之前的GPT-3.5相对来说更加智能，会根据用户的要求生成多种内容甚至也可以...
-
引言:ChatGPT与AIGC技术的发展与应用
1.背景介绍 1. 背景介绍 自2012年的AlexNet成功地赢得了ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC ，深度学习技术开始引以为奉。随着算法的不断发展和优化，深度...
-
扎克伯格分红7亿刀，Meta股价大涨14%，开源大计成了？
伴随着 Meta 的股价周四盘后上涨近 14%，升至历史新高，这家公司宣布了有史以来的首次股息派发。 最近一次财报电话会议公布内容显示，Meta 公布的 2023 全年营收为 1349 亿美元，较 2022 年增长 16%；净利润为 391 亿美元，同比...
-
【大语言模型】5分钟快速认识ChatGPT、Whisper、Transformer、GAN
5分钟快速认识ChatGPT、Whisper、Transformer、GAN 什么是ChatGPT? 什么是Whisper? 什么是Generative Pre-trained Transformer架构？ 什么是自然处理语言 NLP 的 Tr...
-
人工智能教程（七）：Scikit-learn 和训练第一个模型
在本系列的 上一篇文章 中，我们用 TensorFlow 构建了第一个神经网络，然后还通过 Keras 接触了第一个数据集。我们还将介绍另一个强大的机器学习 Python 库 scikit-learn。不过在进入正题之前，我要介绍两个轰动性的人工...
-
AIGC内容分享(四十)：生成式人工智能（AIGC）应用进展浅析
目录 0 引言 1 以ChatGPT为代表的AIGC发展现状 1.1 国外AIGC应用发展现状 1.2 国内AIGC应用发展现状 2 AIGC的技术架构 （1）数据层 （2）算力基础设施层 （3）算法及大模型层 （4）AI...
-
ChatGPT与文心一言的较量：智能回复、语言准确度及知识库维度对比分析
在人工智能技术飞速发展的今天，自然语言处理领域的两大翘楚——美国OpenAI研发的ChatGPT和中国百度推出的文心一言，各自凭借其强大的自然语言生成能力引发了全球范围内的广泛关注。本文将深入探讨两者在智能回复、语言准确性以及知识库丰富度等方面的表现，...
-
AIGC: 关于ChatGPT中进行情感分析的功能
概念 GPT是基于大模型去进行的机器学习的训练，对于机器学习相关的概念它是比较了解的 比如: 文本的分类, 文本的情感分析等等 相关的机器学习的功能,GPT如何支持？是否有相关接口供我们调用? 有的，文档地址: https://platfor...
-
ChatGPT is not all you need，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（三）
文章目录 ChatGPT is not all you need，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（三） Text-to-Text 模型 ChatGPT LaMDA PEER Meta AI Speech f...
-
OpenAI“复制粘贴”背后：剽窃者想要免费获得一切
如今，人们发表的文章或作品被剽窃，而剽窃者免费使用或为此获利的事例屡见不鲜。从互联网到AI，莫不如此。 比如，如今火热的OpenAI，其AI模型就很少为其使用的内容付费，该公司在2023年创造了13亿美元的收入。 OpenAI的狡辩 在《纽约时报》针对...
-
纯文本模型训出「视觉」表征！MIT最新研究：语言模型用代码就能作画
只会「看书」的大语言模型，有现实世界的视觉感知力吗？通过对字符串之间的关系进行建模，关于视觉世界，语言模型到底能学会什么？ 最近，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL）的研究人员对语言模型的视觉能力进行了系统的评估，从简单形状、物体...