随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)以微软 OpenAI 为代表,初次问世,为新一次的 AI 革命打响了第一枪。在短短的几个月内,GPT-3.5 和 GPT-4 的加持下,New Bing、Copilot、Cursor 等产品也相继问世,推动了产品开发的新思路。国内厂商也紧随其后,百度文心一言、华为盘古大模型、阿里通义千问、讯飞星火认知大模型相继发布。
来源:运筹or帷幄本文约2200字,建议阅读9分钟ChatGPT的准确性和速度以及处理复杂任务的能力使其成为一种非常有用的工具。 作者信息:宋志刚,中国科学院大学物理学博士 一、引言 ChatGPT是一个由OpenAI训练的大型语言生成模型,基于最先进的Transformer技术。它可以理解和生成人类语言,因此可以完成多种文本生成任务,例如问答、对话、文本生成、内容摘要等。它的准确性和速度以及处理复杂任务的能力使其成为一种非常有用的工具。 ChatGPT的技术特点包括: 1)自然语言处理能力:可以理
提示工程是一种相对较新的学科,专门用于开发和优化提示,以高效地使用语言模型(LM)来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLMs)的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量,例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】新必应和ChatGPT大PK,谁更厉害?记者亲测,新必应似乎比ChatGPT表现更好。 根据微软的说法,「新必应」搜索引擎是由「比ChatGPT更强大」的OpenAI技术驱动的。 因此,新必应和ChatGPT往往会对一个问题产生不同的回答。那么,相比之下,谁的答案会更好呢? 最近,Insider记者向ChatGPT和Bing提了20个不同的问题,并比较了它们的回答。 太长不看版: 新必应 由于可以在线搜索更多的资料,新必应在回答有关预算、规划和一
原作者 Shane Brennan 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 对于数据科学领域的新手来说,以下的十大常见误区每一条都是血与泪的教训。 对于数据科学领域的初学者和职场小白来说,理想往往很美好,现实却很骨感。理想的数据科学世界与现实中遇到的问题之间往往存在着鸿沟。 许多数据分析课程都旨在教授学生编程、统计学、数据整理等方面的基础知识。然而却极少涉及在实际的数据科学工作中会遇到的挑战。 数据分析课程提供了数据和工具,并要求你得到预期的结果。而在实际工作中可能不会给你提
this是javascript关键字之一,是javascript能够实现面向对象编程的核心概念。用得好能让代码优雅高端,风骚飘逸,用不好也绝对是坑人坑己利器。我们常常会在一些资料中看到对this的描述是:
当每个人都在苦苦等待 GPT-4 发布时,OpenAI 却一直迟迟没有消息,仍在修复其前身。这家总部位于旧金山的公司于昨日发布了一个名为 ChatGPT 的新模型,它是 GPT-3 的衍生产品,它以对话的方式进行交互。
AI 科技评论按:今年下半年,SQuAD 2.0 横空出世。基于 U-net 的一众模型纷纷获得了优异的成绩(截至到 BERT 屠榜之前)。一篇来自 betterlearningforlife.com 的文章对 SQuAD 2.0 进行简要的介绍,并以问答的形式介绍了计算语言学与 U-net 模型相关的一些问题。 AI 科技评论全文编译如下。
ChatGPT,一款基于GPT-3.5架构的大型语言模型,可以提供广泛的知识和信息。在这篇文章中,我将介绍一些关于ChatGPT的背景、功能和使用方式的信息。
2023 年可谓是 AI 元年,随着 GPT 的发布,人工智能正在影响着人们的生活。甚至有些人会焦虑是否自己将会被取代而失业。 据 36 氪,如何看待 AI 代替人类工作? 李彦宏表示,不管有多少工作被替代,这只是整个图景的一部分,另外一部分是,存在我们现在甚至无法想象的更多新机会。做一个大胆预测,十年以后,全世界有50%工作会是提示词工程(prompt engineering),不会写提示词(prompt)的人会被淘汰。
提示工程是一门相对较新的学科,用于开发和优化提示,以便为各种应用程序和研究主题有效地使用语言模型(lm)。快速的工程技能有助于更好地理解大型语言模型(llm)的功能和局限性。研究人员使用即时工程来提高llm在广泛的常见和复杂任务上的能力,如问题回答和算术推理。开发人员使用提示工程设计与llm和其他工具接口的健壮而有效的提示技术。
AI 科技评论按:斯坦福大学 NLP 组(Stanford NLP Group)昨晚发出公告,文本理解挑战赛 & 数据集 SQuAD 升级为 SQuAD 2.0,在原来基础上增加对抗性问题的同时,也新增了一项任务「判断一个问题能否根据提供的阅读文本作答」。新版本 SQuAD 2.0 由斯坦福大学计算机系 Pranav Rajpurkar, Robin Jia, Percy Liang 三人在获得 ACL 2018 最佳论文奖的论文《Know What You Don't Know: Unanswerable Questions for SQuAD》(https://arxiv.org/abs/1806.03822)中提出。SQuAD 页面的主题色也从玫红色更换为了蓝紫色。
不到40天,ChatGPT的日活量已突破千万!而当年同样引起轰动的Instagram达到这一成就足足花了355天。
官方链接:https://mp.weixin.qq.com/s/nhB7Hsjz_aLkSrUT0mqHWw
这几个月AI相关新闻的火爆程度大家都已经看见了,作为一个被裹挟在AI时代浪潮中的程序员,在这几个月里我也是异常兴奋和焦虑。甚至都兴奋的不想拖更了。不仅仅兴奋于AI对于我们生产力的全面提升,也焦虑于Copilot等AI辅助编码工具,会将程序员这个工种和我们所熟悉的传统软件开发流程彻底颠覆,用计算机的极高效率碾压人类的低效率。
AI 科技评论按:Topbots 总结了他们眼中 2018 年里 10 篇最为重要的 AI 研究论文,带领大家领略过去的一年中机器学习领域的关键进展。现在点开了这份清单的人显然是极为幸运的,获得了一个精彩瞬间回放的机会。
☀️ 前言最近人工智能领域高潮迭起,人工智能聊天工具 ChatGPT 的大风刮到了世界各地,风靡全球,说到神奇的 ChatGPT 大家最想吐槽的是什么🤔?信息落后?胡说八道?不会算数?我用我自己的 id 去问 ChatGPT ,大家可以看到他说是能说,编也是真能编啊👍。更可怕的是,当我询问他是从哪些网站来获取这些信息时,他毫不犹豫的给我发了几个网址,不出所料,全部不是 404 就是 毫无相关的文章🤦♂️这是因为 ChatGPT 所有信息都停留在 2021 年 9 月之前,这是数据训练的时间节点,因此很多知识
在3月18日,由中国图象图形协会(CSIG)主办,合合信息、CSIG文档图像分析与识别专业委员会联合承办的“CSIG图像图形企业行”活动将正式举办,特邀来自上海交大、厦门大学、复旦、中科大的顶尖学府的学者与合合信息技术团队一道,以直播的形式分享文档处理实践经验及NLP发展趋势,探讨ChatGPT与文档处理未来。
英文 | https://medium.com/better-programming/36-javascript-concepts-you-need-to-master-to-become-an-expert-c6630ac41bf4
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