GPT-3（GenerativePre-trainedTransformer3）是一种大型自回归语言模型，由OpenAI团队训练和发布。GPT-3拥有1750亿个参数，是当时发布的最大的非稀疏（non-sparse）语言模型之一。其参数规模是前一代模型（如GPT-2）的10倍以上。GPT-3的目标是通过大规模的参数量和广泛的预训练来实现对

你好，开始一种新的尝试，准备聊聊“大语言模型入门”。字少总结版本聊天大模型在通用大模型的基础上加一层微调就实现人人能用的大模型。使得通用大模型的能力被更多人使用和了解。大模型微调（Fine-tuning）是指在已经训练好的大模型基础上，进一步在特定任务或数据集上进行训练，以便让

GPT3：使用大型语言模型构建创新的自然语言处理产品（一）原文：zh.annas-archive.org/md5/2e1cd03e3bd6ec89040bbe656cecdba9译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0前言GPT-3，或称为生成式预训练转换器3，是由OpenAI开发的基于转换器的大型语言模型。它由惊人的1750亿参数组成。任何人都

GPT3：使用大型语言模型构建创新的自然语言处理产品（二）原文：zh.annas-archive.org/md5/2e1cd03e3bd6ec89040bbe656cecdba9译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第六章：挑战、争议和缺陷每一次技术革命都带来争议。在本节中，我们重点关注GPT-3的三个最具争议性的方面：AI偏见被编码到模型

GPT3探索指南（三）原文：zh.annas-archive.org/md5/e19ec4b9c1d08c12abd2983dace7ff20译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第九章：构建一个由GPT-3提供动力的问答app到目前为止，我们已经查看了（并编写了）很多代码。但我们实际上还没有创建一个完全可用的app。那就是我们将要做的事情。

大模型的能力原文：arxiv.org/pdf/2005.14165.pdfwiki： 第二章：大模型的能力·datawhalechina/so-large-lmWiki(github.com)GPT3论文阅读review（EE290里学到的读论文的方法）LanguageModelsareFew-ShotLearners1.motivations评估GPT3在NLP任务上的表现、能力（以及需要怎

大语言模型的预训练[2]:GPT、GPT2、GPT3、GPT3.5、GPT4相关理论知识和模型实现、模型应用以及各个版本之间的区别详解1.GPT模型1.1GPT模型简介在自然语言处理问题中，可从互联网上下载大量无标注数据，而针对具体问题的有标注数据却非常少，GPT是一种半监督学习方法，它致力于用大量

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创建一个APIKeyAPIKey创建网址:https://platform.openai.com/account/api-keys先登录OpenAI账号登陆后创建一个APIKey起一个名字点击创建,生成一个APIKey,记录下这个APIKey后续会用。可以在官网看到剩余容量,账号默认会送$18刀的容量,超过需要购买。在SpringB

目录1.引言2.技术原理及概念3.实现步骤与流程3.1准备工作：环境配置与依赖安装3.2核心模块实现3.3集成与测试4.应用示例与代码实现讲解4.1机器翻译4.2文本生成4.3文本摘要5.优化与改进6.结论与展望7.附录：常见问题与解答7.1GPT-3与深度学习的关系7.2GPT-3的性能表现G

网站：https://chatgpt.myqi.top/1.支持GPT4 2.支持Midjourney  3.稳定运行3个月了，非常安心的使用。用户数已经破万，依旧稳定发挥！！！

目录引言随着全球化的加速和人工智能的快速发展，机器翻译成为了许多企业、机构和个人的痛点。虽然已有多种机器翻译技术，但基于自然语言处理和深度学习的机器翻译一直缺乏有效的解决方案，这导致机器翻译的准确性和稳定性不断提高，但处理大规模语言数据集的任务仍然存在挑战。为了

目录2.技术原理及概念3.实现步骤与流程4.应用示例与代码实现讲解5.优化与改进6.结论与展望7.附录：常见问题与解答GPT-3技术突破：实现更精准的语义分析近年来，人工智能技术的发展受到了全球各国的关注。其中，自然语言处理(NLP)技术作为人工智能技术的重要分支，在自然语言生成、

了解OPENAI平台用户一直在说，这个接口要怎么对接，如何在体验。由于我一直忙于接口中台开发，所以在线基于OPENAI接口实例例子就一直没有写。现在终于写完了。基于纯HTML+CSS+JS小白也能轻松上手部署。代码简单清晰。这里不多做其他赘述，更多关于平台信息如下小白畅玩免费支持Ch

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gpt2有307200个神经元15亿参数据此推测，gpt3有1750亿参数难道有3584万神经元？这么多神经元就这么厉害了，怪不得那些蜜蜂、鸟类这么聪明，几亿神经元够够了。像OthersideAI的CEOMattShumer，就试用了一下网页端的Claude-100k总结技术报告的效果。他先测了波Claude-9k的效果，发现它面

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文|兔子酱最近，benchmanking又卷出了新高度，allenAI前段时间发布了史上最强基准测试——NATURAL-INSTRUCTIONSv2，涵盖了1600+个任务、70+个不同任务类型、50+种不同语言，用来测试生成模型的泛化性。论文标题：BenchmarkingGeneralizationviaIn-ContextInstructionson1,600+Lan

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ChatGPT走入大众视野之后，AIGC行业迎来了爆发，尤其是上个月，仿佛每一天都可能是「历史性」的一天。现在各大网站已经有非常多的优秀创作者进行总结和分析，都是值得一阅的好文。今天本文也分享了关于ChatGPT的看法，有谈到技术，也有关于ChatGPT的闲谈，看完这篇文章，相信你会对ChatGPT有

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