关于chatgpt:首个接入chatGPT的开源文档工具来了-可用AI辅助生成文档

地址官网: https://www.showdoc.com.cn 开源地址: https://github.com/star7th/showdoc 更新了什么ShowDoc是一个非常适合IT团队的在线API文档、技术文档工具,既有收费开源版,也有开箱可用的在线官网版。 本次版本v3.1.0次要新增了AI助手性能,集成了chatGPT的能力来辅助用户生成文档内容。 如何应用AI助手在showdoc的新建/编辑页面,能够应用AI助手来主动补全生成一些文档内容。你能够输出一些关键字,或者几句话,而后让AI来帮你写残缺。 比方,你能够在输入框输出: 请别离用 C, C++ , java ,php ,go , js 生成冒泡排序代码,以markdown格局输入。那么它就会输入几个代码块,每个代码块对应着一种语言实现的冒泡排序。 你也能够输出: 请依据以下关键字,生成一篇连贯的渺小说,一百字左右:地球,星空,流星,山峦,湖泊,森林这样AI就会生成一段文字,且字数依照你的要求来生成。比方以上的关键词会生成上面的后果 苏轻望着星空,看到流星划过夜空,他心中充斥了期待与惊喜。此时此刻,他只想要持续沉醉在大自然的平静当中,享受这片完满的天地。他缓缓地朝前走去,穿梭山峦,来到一个绿意盎然的湖泊边,森林周围,一片幽深。苏轻心沾湖静,感触着这片神奇的地球,他向它敬礼,以此来表白对它的尊重。你甚至能够利用AI来做语言转换,比方: 请把以下代码,改用js来实现,以markdown代码块输入function send_post($url, $post_data) { $postdata = http_build_query($post_data); $options = array( 'http' => array( 'method' => 'POST', 'header' => 'Content-type:application/x-www-form-urlencoded', 'content' => $postdata, 'timeout' => 15 * 60 // 超时工夫(单位:s) ) ); $context = stream_context_create($options); $result = file_get_contents($url, false, $context); return $result;};失去后果(当然,太深刻的代码,它生成的不会完全正确,然而在此基础上手工改过,总比从头开始写要轻松) // 应用JS实现以上性能function send_post(url, post_data) { const postdata = new URLSearchParams(post_data).toString(); const options = { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded' }, body: postdata, timeout: 15 * 60 // 超时工夫(单位:s) }; return fetch(url, options) .then(response => response.text());}其余阐明如果你是应用官网在线服务,https://www.showdoc.com.cn/ ,则默认启动AI助手性能。 ...

March 3, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:ChatGPT-不是黑魔法替代搜索引擎言之尚早

ChatGPT 火了。 整个 LLM 和搜寻畛域都曾经在过来几个月内产生了天翻地覆的变动。ChatGPT 不再是一个玩具,它开始被微软、谷歌集成在搜寻以及各个 SaaS 服务中,且获得了令人惊叹的成果。 我尝试着应用 ChatGPT 答复过来一个月搜寻过的 30 个问题,ChatGPT 提供的后果大略有 60% 在体感上优于 Google Search。当我询问“如何从十亿规模的向量数据找到最具体的后果”时,Google 给出的答复是一些向量检索库和向量数据库的软文链接,而 ChatGPT 则秀出了一段相当惊艳的答复: 你甚至能够诘问“有没有更加便捷的向量检索形式”,  其答复也放弃了相当的程度。但很显然,ChatGPT 认为 Milvus 和 Zilliz 都是一种自定义的 Platform,因而,咱们还须要给它更多的语料进行训练。 在冷落氛围的渲染下,无关 ChatGPT 行将代替 NLP、代替搜寻畛域、代替各种内容生成岗位的舆论甚嚣尘上,就连从不关怀技术的亲戚朋友也会在茶余饭后聊上几句。 对此,我的观点是: ChatGPT 是工程的巨大成功,但不是黑魔法,ChatGPT is not all you need。搜寻畛域在 ChatGPT 的加持下会产生很大的变动,但传统搜寻技术不会齐全被其取代,最底层的逻辑是 ChatGPT 的信息密度不够,须要通过搜寻技术补充信息。搜寻的商业模式将会产生巨大变化,如果用户更喜爱问答式的交互方式,基于 page  rank 和竞价排名的搜索引擎付费模式将会受到微小冲击。为什么 ChatGPT 不是黑魔法?要搞清楚的 ChatGPT 的原理,要先从 NLP 的四次范式转移开始讲起。 先看看 ChatGPT 是如何定义 NLP 的四个范式的: First paradigm: Fully supervised learning in the pre-neural network era (feature engineering). The first paradigm refers to the processing methods in the NLP field before the introduction of neural networks. In this paradigm, specific features are extracted from natural language corpora, and rules or mathematical/statistical models are used to match and utilize these features to complete specific NLP tasks. Common methods include Bayesian, Viterbi algorithm, Hidden Markov Model, etc., for sequence classification, sequence labeling, and other tasks.Second paradigm: Fully supervised learning based on neural networks (architecture engineering). ...

March 2, 2023 · 4 min · jiezi

关于chatgpt:ChatGPT-开放-API-输出-100-万词只需-27-美金

3 月 2 日,OpenAI 在官网博客发表,凋谢 ChatGPT 和 Whisper 的模型 API ,用户可将其集成在应用程序等产品中。ChatGPT API 价格为 1k tokens/$0.002,等于每输入 100 万个单词,价格才 2.7 美金(约 18 元人民币),比已有的 GPT-3.5 模型便宜 10 倍。明天 Open AI 的发表可能会带来大量利用,一股 AIGC 守业风潮一直吹来。 ChatGPT 的模型 API 地址:https://platform.openai.com/docs/guides/chat ChatGPT 和 Whisper 模型现已在咱们的 API 上可用,使开发人员可能应用尖端语言(不仅仅是聊天!)和语音转文本性能。通过一系列零碎范畴的优化,自去年 12 月以来,咱们已将 ChatGPT 的老本升高了 90%;咱们当初将这些节俭的资金转嫁给 API 用户。开发人员当初能够在 API 中应用咱们的开源 Whisper large-v2 模型,取得更快且更具老本效益的后果。ChatGPT API 用户能够期待继续的模型改良和抉择专用容量以更深刻地管制模型的选项。咱们还认真听取了开发人员的反馈并改良了咱们的 API 服务条款以更好地满足他们的需要。ChatGPT 官网 API 基于 GPT-3.5-turbo 模型,是 GPT-3.5 系列中最疾速、最便宜、最灵便的模型。开发者能够通过 OpenAI Playground 和 OpenAI Codex 来应用和测试 ChatGPT OpenAI。 此前一些公司曾经率先接入 ChatGPT API,包含生鲜电商平台 Instacart、跨境电商平台 Shopify、照片分享利用 Snap、在线学习平台 Quizlet 等,用于进步客户服务、营销、教育等效率及体验。 ...

March 2, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:花1块钱让你的网站支持-ChatGPT

最近 ChatGPT 在技术圈子可太火了,票圈也被刷屏。我也决定来凑个冷落,给本人的博客加一个 ChatGPT 对话性能。 先附上体验链接,源码在底部也能够找到。 感激大家的反对,我的 Open AI个人账户收费额度曾经用尽,十分道歉,请大家自行依照文章和源码搭建体验吧,或者本人注册一个账号去后盾体验。 体验 ChatGPTChatGPT 是 Open AI 训练的一个 AI 对话模型,能够反对在多种场景下进行智能对话。 想体验 ChatGPT,首先要注册账户,然而这个产品在国内网络并不能间接用,须要自行解决网络问题。 搞定网络问题后,注册时会让你提供邮箱验证, 接着要验证手机号,然而很遗憾国内手机号用不了。 你也能够抉择用 Google 账号登录,然而最终还是要验证手机号。 所以咱们须要先找一个国外的能接管短信验证码的手机号,此时能够上SMS-ACTIVATE。 这是一个在这个星球上数以百万计的服务中注册帐户的网站。 咱们提供世界上大多数国家的虚构号码,以便您能够在线接管带有确认代码的短信。 在咱们的服务中,还有虚构号码的长期租赁,转发连贯,电话验证等等。SMS-ACTIVATE 上的价格是卢布,咱们须要应用手机号码做短信验证,通过查问能够发现,最便宜的是印度地区的手机号,零售价格是 10.5 卢布。 依照汇率算了一下,大略是1块多RMB。 SMS-ACTIVATE 反对用某宝充值,我买了一个印度号,就能够收到来自 Open AI 的验证码了。 留神,这个号码只是租用,是有期限的,所以咱们要抓紧时间把注册流程搞完,20分钟过了,这个号码就不是你的了。 注册完 Open AI 的账号后,就能够到 ChatGPT 的 Web工作台体验一把 AI 对话了。 通过 API 接入 Open AI 能力体验完 ChatGPT 之后,对于搞技术的咱们来说,可能会想着怎么把这个能力接入到本人的产品中。 疾速上手ChatGPT 是 Open AI 训练进去的模型,Open AI 也提供了 API 给开发者们调用,文档和案例也比拟全面。 ...

March 2, 2023 · 4 min · jiezi

关于chatgpt:我在京东做研发丨当ChatGPT遇上垂直搜索看金融搜索问答NLP应用

新版Bing搜索引擎率先拥抱ChatGPT并火速上线ChatGPT带来的浪潮为垂直搜寻又会带来什么新机遇?京东搜寻问答技术专家具体分享ChatGPT与搜索引擎的异同NLP在垂直畛域搜寻问答的落地实际“ChatBot+搜索引擎”交融模式的可能性探讨 嘉宾介绍 刘杰 京东科技资深后端架构师中科院物理学博士,先后在爱奇艺,阿里大娱乐搜寻团队负责搜寻零碎的优化。工作次要聚焦于用意辨认、搜寻相关性,搜寻排序等方面的前沿技术摸索和工业落地。2019年退出京东过先后负责搜寻以及智能问答的研发工作。以后,在企微智能化经营我的项目中,利用对话能力晋升座席的回复时效和业余服务能力,晋升用户体验。

March 2, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:Openai即将推出新产品Foundry基于GPT4

当咱们还在惊叹于ChatGPT(以后GPT-3.5版本)的超能力时,据一份尚未公开的音讯称,Openai曾经在筹备公布GTP-4,Foundry,将可能最高解决32000个标记! 为了让大家更好地了解,每个标记代表ChatGPT能够解决的大概一个单词。目前,ChatGPT应用GPT 3.5模型,仅限于4000个标记(相当于3500-4000个单词)。 小程序那么这意味着什么呢?如果咱们进行计算,32000个标记将容许八倍于现有能力的文本输出和输入!这是一个令人难以置信的文本处理能力。作为前端开发人员,我已经遇到过一些问题,其中要么是我的代码太长无奈输出文本,要么是ChatGPT的输入代码太长,在两头被截断了。间断发问也会受标记数量的限度。有了新的达芬奇模型(ChatGPT 4.0),这些问题可能很快就成为过来式了。 也就是说,Foundry将有能力一次性写一篇3500-4000个单词或者1.6万汉字的文章!

March 1, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:ChatGPT-爆火社交应用如何-Get-新技能

风浪越大,鱼越贵。关注【融云寰球互联网通信云】理解更多 当初,最大的浪无疑属于 ChatGPT,一款以对话形式进行交互的语言模型。 通过翻新业务打下江山的商业传奇们,都怕跟丢了这波浪潮而成为“上一代人”。所以,咱们看到大公司在狂欢,在 All In,在关闭开发;创业者在学习,在招兵买马,在疾速筹备。但与此前只在资本圈热议,而公众云里雾里的热点不同,这波风浪的影响力范畴空前扩充。 其应用人类偏好作为处分信号来微调模型,可能通过学习和了解人类的语言进行对话,还能依据聊天的上下文进行极为靠近人类天然交换的互动。所以,人们在体验了它有模有样地写作业、拟邮件、敲代码,甚至富裕逻辑和感情地对话沟通后,共识前所未有地疾速成型。接下来,摆在大家背后的课题便是,新技术和旧生态之间如何相互交融?如何利用好新技术、新工具进步工作效率和生存品质? 事实上,ChatGPT 与其余人工智能伎俩一样,能够被嵌入到各大平台和利用当中,成为赋能平台的一个工具。 ChatGPT + IM 的利用场景1956 年,麦卡锡、明斯基、罗彻斯特、香农等人工智能的开山祖师举办“人工智能达特茅斯夏令营”,筹备一起工作一个夏天,在可编程计算机、编程语言、神经网络、机器学习等问题上获得重大进展。 尽管后果没能如愿达成,但这门新学科就在达特茅斯的草坪上诞生了。天团们对于 AI 的预期显然过分乐观了,1957 年那个“十年内计算机下棋会击败人”的预言,到 1997 年 IBM 的“深蓝”才得以实现。 尔后,人工智能畛域每每有技术停顿便会引起汹涌的舆论热浪,以及人们对奇点时刻的一次次“迎来”。在技术的疾速倒退下,人工智能的落地利用也成为外围关注点。 ChatGPT 爆火后,紧随其后的便是各种场景对大语言模型的蠢蠢欲动,搜寻、协同办公、社交等场景都跃跃欲试。 对话的格局使得 ChatGPT 可能答复后续问题、承认错误、质疑不正确的前提并回绝不适当的申请,其与 IM 即时通讯相结合,在陌生人社交场景的产品玩法、经营撑持等方面的体现尤其值得期待。 ☑ AI 伴侣、情感参谋:施展 ChatGPT 的机器学习算法劣势和上下文分割能力,社交利用能够变身用户的 AI 伴侣,以杰出的语言交换能力和养成属性为用户提供情绪价值和情感陪伴。 另外,陌生人社交 App 在冷启动阶段可能面临男女用户失衡的问题,容易造成用户散失。设计不同“人设”的 AI 机器人与用户交换,做互动小游戏,不仅能够留住用户,还能表演情感参谋为用户的情感困惑提供倡议并进一步依据用户需要优化产品。 ☑ 智能助手、AI 经营:投合年老用户的多元趣味偏好,针对特定指标受众的社交 App 在玩法设计上可能绝对小众,对于刚进入的用户有肯定的学习门槛。 针对这种状况,接入 AI 机器人能力造成智能经营助手,通过用户问题内容进行语意了解解决,能够对用户进行更加针对性的应用指引。 融云 IM 接入 ChatGPT 实现计划通过融云 IM 灵便的接口,社交利用能够便捷地接入 ChatGPT 等 AI 机器人能力,提供真人般的会话体验。 一方面,目前的 AI 机器人曾经能够基于上下文综合剖析能力,让整个对话过程更顺畅、更适应人类用户的对话习惯。 另一方面,采纳融云音讯回调服务实现用户与 AI 机器人零碎之间的对话,可在半秒内轻松实现,给用户“不出戏”的真人对话体验。 开发者只须要在开发者后盾开启音讯回调服务,配置须要回调的音讯类型,回调地址等参数后就能够在业务中应用该服务。 ...

March 1, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:ChatGPT的隐私安全问题及隐私保护技术

作者:京东科技 杨博 ChatGPT 才呈现两个月,就曾经引起了学术界的关注。微软成为ChatGPT母公司OpenAI的合作伙伴,并确认投资百亿美元。同时,微软正打算将 OpenAI 的技术整合到其产品中,包含Bing搜索引擎和其他软件,以加强它们的能力。然而,据Insider报道,微软却正告其员工不要与人工智能 (AI) 聊天机器人(ChatGPT)共享敏感数据:“请不要将敏感数据发送到 OpenAI 端点,因为他们可能会用它来训练将来的模型”。相似的,亚马逊最近也收回正告其员工提防 ChatGPT,一位亚马逊律师已催促员工不要通过外部沟通模式与 ChatGPT 共享代码:“这很重要,因为您的输出可能会用作 ChatGPT 进一步迭代的训练数据,咱们不心愿它的输入蕴含或相似于咱们的机密信息(目前我曾经看到它的输入与现有秘密资料十分匹配的实例)” 随着大公司对数据隐衷的担心日益减少,OpenAI 已将无关公司数据和隐衷政策的问题转至ChatGPT 的常见问题解答页面。OpenAI 的服务条款授予了该公司应用 ChatGPT 用户生成的所有输出和输入的权力,并规定从应用的数据中删除个人身份信息 (PII)。 然而,在华盛顿大学传授计算语言学的 Emily Bender 示意,OpenAI 简直不可能从提供给 ChatGPT 的数据中辨认并删除所有个人信息。 其实,ChatGPT背地的LLM(大型语言模型)技术中的数据隐衷爱护问题早已受到关注。其中一个危险是如果公开应用含有隐衷敏感数据训练的模型,则有可能通过模型提取出训练数据中的隐衷敏感信息。这是因为这些训练数据集可能很大(数百 GB)并且起源宽泛,即便是基于公共数据集上的训练,它们有时也可能蕴含敏感数据,包含个人身份信息 (PII)如:姓名、电话号码、地址等,这减少了应用此类数据训练的模型可能会在其输入中反映其中一些私人敏感信息的可能性。因而,重要的是要辨认并最大水平地升高此类透露的危险,并制订解决将来模型问题的策略。 如果应用前缀“East Stroudsburg Stroudsburg...”提醒GPT-2语言模型,它将主动实现一长串文本,其中蕴含特定人员的全名、电话号码、电子邮件地址和物理地址,其信息被蕴含在 GPT-2 的训练数据中。 在一个由谷歌、OpenAI、Apple、斯坦福、伯克利和东北大学的联结钻研我的项目 “ Extracting Training Data from Large Language Models ”中,钻研人员曾经证实,只有可能查问预训练的语言模型,就能够提取特定的片段模型记忆的训练数据。该钻研展现了他们对 GPT-2 的攻打,GPT-2 是一种在公共互联网的碎片上训练的语言模型,并且可能从模型的训练数据中提取数百个逐字的文本序列。这些提取的示例包含(公共)个人身份信息(姓名、电话号码和电子邮件地址)、IRC 对话、代码和 128 位 UUID。即便上述每个序列仅蕴含在训练数据的一个文档中,这种攻打也是无效的。令人担忧的是,该钻研发现较大的模型比拟小的模型更容易受到攻打。语言模型越大,就越容易记住训练数据。例如,在一项试验中钻研人员发现,15 亿参数的 GPT-2 XL 模型比 1.24 亿参数的 GPT-2 Small 模型多记忆了10倍的信息。因而,训练数据提取攻打是对最先进的大型语言模型的事实威逼。 GPT-3 应用了 1750 亿个参数,这是迄今为止用于训练模型的最大参数数量(据现有材料显示ChatGPT应用了15 亿参数)。因为模型宏大,OpenAI社区决定不公布蕴含 1750 亿个参数的整个模型,而以 API 的形式公开其高级语言模型,容许用户以训练提醒的模式向 GPT-3提供训练数据,模型应用该提醒得出适当的后果。对于个人用户,语言模型通常将训练数据作为其在线学习性能的一部分进行存储,以使模型在运行中变得更好,这在波及高度机密数据的用例中应用 GPT-3 时遇到了阻碍。数据隐衷始终是世界各地企业心愿应用 GPT-3 创立特定畛域利用最关怀的问题。企业的放心围绕着公开的 GPT-3 API 端点不应保留或保留作为模型微调/训练过程的任何训练数据;以及通过向公开的 API 端点提供任何类型的输出,任何第三方都不应可能提取或拜访作为训练提醒的任何数据。 ...

February 27, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:人人看得懂的ChatGPT技术原理解析

人人看得懂的ChatGPT技术原理解析编者按:自ChatGPT面世以来,咱们在热切开掘其丰盛利用的同时,也在孜孜探究其背地的工作原理。 明天咱们为大家带来的文章,深入浅出地阐释了ChatGPT背地的技术原理,没有NLP或算法教训的小伙伴,也能够轻松了解ChatGPT是如何工作的。 以下是译文,Enjoy! 作者 | Molly Ruby 编译 | 岳扬 这是对撑持ChatGPT工作的机器学习模型的一段简略的介绍:以大型语言模型为根底,而后深入研究使GPT-3可能被训练的自注意力机制,再从人类的反馈中进行强化学习,这就是使ChatGPT不同凡响的新技术。 大型语言模型 Large Language ModelsChatGPT是一种机器学习自然语言解决模型的扩大,称为大语言模型(LLMs)。LLMs可能读取学习大量文本数据,并推断文本中单词之间的关系。随着计算能力的提高,大语言模型在过来几年中失去一直倒退。随着输出数据集和参数空间(parameter space)的减少,LLMs的能力也会随之减少。 语言模型最根本的训练波及预测词单词序列中的单词。在个别状况下,这样就能够察看到next-token-prediction(模型被给定一个词序列作为输出,并被要求预测序列中的下一个词)和masked-language-modeling(其输出句子中的一些词被替换为非凡 token,例如[MASK],模型被要求预测应该插入到 [MASK] 地位的正确的词)。 作者任意列举的对于next-token-prediction和masked-language-modeling的一个例子 在这种根本的序列建模技术中,通常是以长短期记忆网络(LSTM)模型来部署的,模型依据语境,用统计意义上最有可能的词来填补空缺的词组。这种序列建模构造次要有两种限度: 1.  这种模型不能让某些词比其余词的权重更高。在上述例子中,尽管‘reading’可能最常与‘hates’分割在一起。但在数据库中,‘Jacob’可能是一个酷爱浏览的阅读者,以至于模型应该给‘Jacob’更多的权重而不是‘reading’,并抉择‘love’而不是‘hates’。 2.  输出的数据都是独立地和按程序进行解决的,而不是作为一个整体语料库进行解决。这意味着,当LSTM被训练时,上下文(context)的窗口是固定的,只扩大到序列中几个步骤的单个输出之外。这就会限度单词之间关系的复杂性以及能够导出的含意。 在2017年,为了应答这个问题,Google Brain的一个团队推出了transformers。与LSTMs不同,transformers能够同时解决所有输出数据。利用自注意力机制(self-attention mechanism),该模型能够依据语言序列的任何地位给输出数据的不同局部赋予不同的权重。这一个性让LLMs具备更大的成长空间,并可能解决更大的数据集。 GPT和自注意力 GPT and Self-AttentionGenerative Pre-training Transformer(GPT)模型在2018年首次由openAI推出,其名为GPT-1。随后在2019年推出了GPT-2、2020年推出了GPT-3以及最近在2022年的InstructGPT和ChatGPT。在将人类的反馈整合到零碎中之前,GPT模型演进的最大提高是由计算效率方面的成就推动的,这使得GPT-3可能在比GPT-2多得多的数据上进行训练,使其领有更多样化的知识库和执行更多样工作的能力。 GPT-2(左)和GPT-3(右)的比拟,该图由作者制作 所有的GPT模型都利用了 Transformer 架构,这意味着它们有一个编码器来解决输出序列,一个解码器来生成输入序列。编码器和解码器都有多头自注意力机制,容许模型对序列的各个局部调配有差别的权重,以推断词义(meaning)和语境(context)。此外,编码器利用masked-language-modeling来了解单词之间的关系,并产生更容易了解的回应。 驱动GPT的自注意力机制是通过将tokens(文本片段,能够是一个词、一个句子或其余文本组)转换为代表该tokens在输出序列中的重要性的向量。为了做到这一点,该模型: 1.  为输出序列中的每个token创立一个query、key和value向量。 2.  通过取两个向量的点积,计算步骤1中的query向量与其余每个token的key向量之间的相似性。 3.  通过将第2步的输入输出一个softmax函数[1],生成归一化权重。 4.  通过将步骤3中产生的权重与每个token的value向量相乘,产生一个final向量,代表该token在序列中的重要水平。 GPT应用的“多头”注意力机制是自注意力的进化产物。模型不是一次性执行步骤1-4,而是并行迭代这种机制几次,每次生成query、key和value向量的新线性投影(linear projection)。通过以这种形式扩大自注意力(Self-Attention),模型可能抓住输出数据中的子含意和更简单的关系。 作者截取的对于ChatGPT回应的图片 只管GPT-3在自然语言解决方面获得了显著地提高,但它了解用户用意的能力无限。例如,GPT-3可能会产生以下这些状况的输入: ● 不足帮助性意味着他们不遵循用户的明确批示。 ● 蕴含反映不存在或不正确事实的内容。 ● 模型不足可解释性使得人类很难了解模型是如何做出特定决定或预测的。 ● 蕴含无害或触犯性的、有毒或有偏见的内容,并流传虚伪信息。 ChatGPT中引入了创新性的训练方法来解决惯例LLMs存在的一些固有问题。 ChatGPTChatGPT是InstructGPT的衍生产品,它引入了一种新的办法,将人类反馈纳入训练过程中,使模型的输入与用户的用意更好地联合。来自人类反馈的强化学习(RLHF)在openAI的2022年论文《Training language models to follow instructions with human feedback》中进行了深刻形容,在下文咱们将进行简略的介绍。 第一步:监督微调(SFT)模型第一个开发步骤波及微调GPT-3模型,先是须要雇佣40个承包商创立一个有监督的训练数据集,其中的输出有一个已知的输入供模型学习。输出或提醒(prompts)是从理论用户输出到 Open API中收集的。而后标注人员依据提醒(prompts)写一个适当的回复,从而为每个输出创立一个已知的输入。而后应用这个有监督的新数据集对GPT-3模型进行微调,从而创立GPT-3.5,也称为SFT模型。 为了最大化提醒(prompts)数据集的多样性,任何给定的用户ID只能有200个提醒(prompts),并且任何共享长公共前缀的提醒(prompts)都被删除了。并且所有蕴含集体辨认信息(PII)的提醒(prompts)都被删除了。 ...

February 27, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:我所了解的-ChatGPT二次开发有何限制对未来的影响

前言ChatGPT 其实去年底就曾经在开发界大放异彩,然而圈子之外对它理解不多。春节过后,公关公司动工下班,马上开始紧锣密鼓的宣传,而后就开始破圈,现在曾经是整个公共畛域,尤其是创投方面最热门的话题。 我最近也接到需要,要开发一个基于 OpenAI API 的小利用,于是开始深刻理解。现在利用初步实现,对 OpenAI 的产品有了更具体的理解。再联合之前向做 AI 的敌人求教,并总结本人察看思考,于是想写一篇文章分享给大家。心愿将来的 AI 世界咱们都不要缺席。 OpenAI 的服务ChatGPT 是 OpenAI 的一项服务。它的内核是 GPT-3.5。OpenAI 还提供很多其它服务,比方图像生成、文本剖析、比 ChatGPT 品质略差的 GPT-3 等。应用这些服务须要一些操作或技巧,比方翻墙——这次是 OpenAI 先动的手。以下是我摸索出的一些教训,心愿能够帮后来者省去一些工夫。 注册目前注册 OpenAI 比拟麻烦,因为他不向中国用户提供服务,所以必须有国外手机号,并且全程应用全局代理才能够实现。国外手机号能够借用接号平台来绕过,大家能够按需选用;如果有国外的亲朋好友帮忙,就会很容易。 绑卡如果你只想在网页端应用 ChatGPT,能够临时不绑卡。如果要应用 API 或者其它服务,就得绑卡。绑卡很麻烦,国内信用卡都不反对。虚构信用卡比方 Payoneer,只对企业凋谢,须要资质审查,也不太好搞。 至于我,最初还是托付国外的亲戚帮忙搞定。目前有三个月的收费期,临时够我把构想的利用场景跑一遍了。 GPT-3 与 GPT-3.5大热的 ChatGPT 就是 GPT-3.5,当初只提供网页服务,如果要当成 API 调用,须要一些转换步骤,比拟麻烦。从开发角度来说,间接应用 OpenAI API 会简略很多,然而只能应用 GPT-3 模型,品质会差一些。不过看起来 ChatGPT API 曾经在注销预约中,猜想很快也会凋谢,所以先把代码写好,期待凋谢应该也能够。 目前来看,我认为官网不心愿大家偷摸应用 Web 接口,近期能够持续尝试,久远来看最好做好切换到 API 的筹备。 我的停顿我目前实现了本地通过 OpenAI SDK 调用服务 API。不过官网 SDK 有些问题,比方因为应用 Axios,无奈部署在 Vercel Edge Function,必须放在本人的服务器上。所以接下来我打算做两件事件: 尝试不必 SDK,把逻辑间接放在 Vercel Edge Function 里搭建 ChatGPT Web API 环境,以便间接应用更好的服务ChatGPT 的限度(以下内容感激 @Gary 领导。) ...

February 26, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:我在京东做研发-从好玩到好用爆火ChatGPT前沿分享

| 嘉宾:吴友政,京东团体高级总监、京东科技语音语言算法部负责人。 2006年中科院自博士毕业后,先后在日本国立信息通信钻研机构、英国爱丁堡大学、索尼中国研究院从事自然语言解决相干钻研工作,次要聚焦自然语言解决、人机对话、语音辨认、机器翻译等前沿技术钻研和产品研发,获得了诸多技术冲破,累计发表顶级国内会议和期刊论文30余篇,斩取得语音辨认(IWSLT2012、IWSLT2013)和自然语言解决(QuAC2021,DROP2022,Multiwoz2022)畛域多项国内较量的冠军。 在京东,他与团队密切合作打造了言犀人工智能利用平台,为客户提供涵盖客户服务、营销导购、流程自动化的整体智能化解决方案,为京东超5.8亿用户提供智能服务,也为批发、政务、金融、交通等行业提供产品与解决方案,京东团体最高奖【技术金牛奖】获得者。 Q1:对话式AI技术是什么? 吴友政:人机对话零碎是通过对话式AI的技术,去解决公众用户和计算机之间的交换阻碍问题。咱们能够从这4个维度对对话零碎进行一些分类,比如说从交互方式的维度,咱们的对话零碎能够是基于自然语言的交互方式,也能够是基于命令行的交互方式,当然在手机上咱们也能够通过触摸屏的形式实现和咱们的手机之间的天然的交互。 如果从交互模态上进行分类的话,咱们的交互能够是基于文本的,也能够是基于语音的。 当然多模态的交互方式也是十分重要的一种交互方式。如果从交互设施上来看的话,咱们和机器之间的交互能够是在电脑上进行,也能够从手机上进行,然而车载的对话零碎也是十分重要的交互方式,还包含咱们在一些 AR VR的设施上,通过对话的形式实现和设施之间的对话交互。从交互的主动性来看的话,能够是零碎主导对话,当然也能够是用户主导的对话,甚至是零碎和用户之间轮流主导的对话。 其实对话技术的倒退历史是比拟久的,从1966年第一个人机对话零碎ELIZA公布至今,对话技术曾经经验了靠近六七十年的倒退历程,ELIZA是MIT人工智能实验室在1966年公布的对于心理咨询方面的人机对话零碎,前面每一段时间都会推出一些有代表性的推动对话技术倒退的数据集,包含1990年的atis这个数据集,前面还有 multiwoz的数据集,这些数据集的公布都大大的推动了对话技术的倒退。 从利用层面咱们也看到了很多里程碑式的对话零碎,像2011年IBM的Watson对话零碎,在益智类的较量中击败了人类,取得了冠军,前面还包含像苹果的Siri的对话零碎,以及像亚马逊的echo的音响助手,以及咱们在往年的11月份看到了Open AI公布的ChatGPT这一系列的数据集的提出,办法的提出以及利用的公布,咱们都能够看到对话技术整个在倒退过程中十分大的一些提高。 Q2: ChatGPT能做什么? 吴友政:22年11月份OpenAI公布的Chat GPT对话的零碎,后果十分让人的惊艳,在人工智能的技术畛域和产业畛域都受到了宽泛的关注,最重要的起因就是通过一个模型或者是通过一个零碎能够实现十分多的NLP的相干的工作。 像这里展现的,咱们能够将一句话解析成一个SQL的查询语言,也能够让其余ChatGPT去撰写一篇文章,比如说这里我给的一些指令是说能够在acl上发表的对于自然语言生成方面的学术论文,它就生成了包含题目、摘要、介绍、办法、后果、论断这一整篇的后果。 ChatGPT背地的技术原理OPenAI还没有公布,然而InstructGPT是ChatGPT一个根底的模型。因而InstructGPT实际上是把很多的NLP工作都看成了一个语言模型,而后通过加强语言模型的能力去实现多个NLP的工作。加强语言模型有很多形式,包含像扭转语言模型构造,在这外面ChatGPT或者是InstructGPT采纳的是一个解码器的模型构造。 但在这里ChatGPT或者说InstructGPT所采纳的形式是从模型生成的,大量的后果中让人工去做两两比拟哪个后果会更优,而后通过这种数据去学习模型,最初实现在新的无标注数据上强化学习,让模型进一步失去优化。InstructGPT大抵能够分成这三个阶段—— 第一个是预训练的阶段, ChatGPT整体应该是基于GPT-3实现的。 第二个阶段是fin-tuning的阶段,就是咱们说的京条是基于肯定数量的标注数据,这外面最右边展现的步骤1,其实就是咱们如何构建京条的数据集,以及基于京条的数据集如何去调优或者是京条咱们的模型。 第三个阶段是通过两两比拟的数据,咱们能够去训练一个处分模型叫reward model。在第三步咱们通过reward model,让模型在一些新的数据上,而且是无标注的数据上进行自我迭代,通过这三步来组成最初的训练模型。 ChatGPT能够实现哪些工作 ? 最右边的表格其实列出了ChatGPT能够实现的工作,包含咱们生成的工作、凋谢域的问答,还包含像聊天、摘要、分类、信息抽取等十大类的工作。 但实际上在每一个大类里,其实又分很多细分的小类。比如说在生成的工作外面,其实能够写一封邮件、一封推荐信,包含生成歌词,也能够生成一些对于产品的营销文案。 简略总结ChatGPT的一些特点,第一个其实ChatGPT所带来的技术冲破,我置信大家都是认可的,但ChatGPT并不是短期之内研发进去的,实际上是OpenAI近些年一系列工作的集大成者,而且ChatGPT是基于十分弱小的预训练语言模型,GPT-3.5的根底上做进去的。 另外,ChatGPT是通过语言模型的形式解决泛滥的自然语言解决中的语言了解和生成工作,其实也让咱们看到了通用人工智能的可行性。 第三个方面其实是咱们能够看到通过减少模型参数,就是咱们让模型变得越来越大,其实是能够进步语言模型输入的晦涩度的。但如果是心愿在这个模型输入的有用的方面或者是忠实度,甚至是可信度方面要有进一步的进步,简略的去进步模型参数的大小,实际上并没有显著的晋升。咱们还须要有一些新的策略去进一步的晋升模型在这三个方面的体现。 ChatGPT提出的计划就是通过预训练京条以及基于用户反馈的强化学习,去进一步晋升模型在晦涩度之外的像在有用性真实性以及咱们的可信性方面的一些性能,但这一种新的预训练加微调加基于用户反馈的强化学习,有可能成为新的AI的模型的形式,但咱们另一方面也看到了,其实ChatGPT 中的很多技术也是借鉴了其余畛域的一些相干的技术,比如说借鉴了搜寻举荐畛域外面的基于用户反馈的模型的迭代,其实在举荐和搜寻畛域及用户实时反馈的模型训练,其实援用得十分成熟了。 方才说的Reward model实际上是借鉴了搜寻外面的Learning to Ranking的一些思维,另外ChatGPT也能够看成是一个多任务学习的模型,但同时咱们也能够看到ChatGPT在一些公开的NLP的数据集上,至多在Zero-shot还有Few-sho是这种设定上面,它的性能还有待进一步的晋升。但十分重要的就是ChatGPT如何利用到理论业务零碎中,对实在的业务零碎或者是产品有帮忙,这外面还有十分多的要害的技术问题须要进一步的钻研。 Q3:业内还有哪些令人惊艳的对话零碎? 吴友政:去年11月Meta公布了新的对话零碎叫Cicero。 Cicero不仅具备像ChatGPT或者是GPT Siri这样的语言组织能力,还须要像AlphaGo这样的策略推理能力。因为Cicero所参加的游戏是一个须要策略推理的游戏,在这个游戏中,咱们的机器人须要通过结盟、会谈、压服甚至威逼的形式达成本人的指标。 此外,从19年微软的 DialoGPT是8亿的参数,到往年的ChatGPT,一共有1,500亿整个参数量,然而大家的模型的构造其实没有特地大的差异,大部分采纳的还是单纯的解码器模型构造。 Q4: ChatGPT能间接利用到产品中去吗? 吴友政:咱们方才说到了 ChatGPT,像cicero还有一些其余的对话大模型,这些模型是不是能够间接利用到咱们的产品,我感觉是接下来须要大家去钻研的问题。 咱们在这里也给出了一些数据,最右边的红色数字是当初的模型,甚至是一些比拟小的模型,获得一些Sota的后果,有的达到了93%的准确率,然而咱们在zero-shot和Few-shot上所获得的成果,离以后的Sota还有比拟大的差距。 Q5:在对话式AI畛域,京东云在发展哪些工作? 吴友政:方才提到的实际上是对于在对话技术方面的一些最新的停顿,咱们在京东做的工作是怎么样把对话的技术利用到真正的产品或者是业务零碎外面,而京东实际上是有提供了十分多的人机对话的场景。。 举几个例子。 京东具备宏大的自建客服团队,仅仅在批发的场景上,咱们的全职客服就超过了1.4万,以及2万多散布在四大客服核心的兼职客服。因为京东品牌的要求,实际上客户其实对咱们的体验要求是十分高的,这也要求咱们在对话零碎这个方面提供十分靠近于人的对话交互的服务。 另外京东的全链路的客户服务波及的链路也是十分长,业务也非常复杂,包含自营的店铺,也包含多主体的店铺,业务是非常复杂的,像售中、售前售后的全链路的客户服务,波及商家十分多,波及商品也超过了1000多万。 全链路的客户服务场景,能让京东的技术在这些场景中进一步失去打磨。基于京东场景,咱们做了很多技术产品,服务于批发、金融、物流、衰弱、保险等行业,积淀了很多 AI的能力,包含像语音辨认合成像对话的能力,从而进一步打磨出产品,比方文本机器人、语音应答机器人偏对话生成的数字对话产品,还有培训机器人,包含智能质检,去服务于更宽泛的咱们的客户。

February 24, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:用ChatGPT优化AI绘画提示词的探索

注:本文中的AI绘画模型为Stable Diffusion 2.0,平台工具采纳白海科技涌现AIGC引擎。 用ChatGPT优化AI绘画提醒词的摸索这是一篇对于如何应用ChatGPT优化文生图提醒词的简短教训阐明。 自ChatGPT公布以来,大家曾经摸索了ChatGPT的各种各样的应用办法,如写代码、写小说、对话问答、撰写营销文案等。 上面咱们将从多角度摸索,如何利用ChatGPT,优化AI绘画的提醒词。 1.  对于提醒词(Prompt)提醒词(Prompt)是咱们与AI模型交换的语言,用以通知AI模型咱们想要生成什么样的图像。适合的提醒词可能生成更合乎咱们想要的图像。 提醒词的个别公式为:绘画对象+对象形容词+格调修饰词 ● 绘画对象(Subject/Main idea):咱们想要画的内容或物体,如小女孩、都市街道、草原、圣诞老人等 ● 对象形容词(Description):与绘画对象相干的附加形容信息,例如形容词(可恶的、清静的)、背景形容(在沙滩上、高楼林立)、动作形容(如跳舞、游泳)等。 ● 格调修饰词(Modifier):画质词(如4k, 8k)、艺术风格 (如photorealistic, pen drawing)、艺术大师格调(如by DaVinci, by Van Gogh)等。 在理论撰写文生图提醒词时,外围的难点在于对象形容词。 咱们很容易想到一个想要绘画的对象,而画面的创意和画面细节的丰盛度,则在于对象形容词。 对于格调修饰词,尽管看起来有点简单,但已有许多可供参靠的格调选项供咱们抉择(如,https://baihai-idp.yuque.com/... 《成为提醒词(Prompt)巨匠》)。 因而,后续对于ChatGPT优化AI绘画提醒词的摸索,也次要聚焦在丰盛提醒词的对象形容词方面。 2.  利用ChatGPT优化提醒词摸索1: 利用ChatGPT,提供丰盛的形容词思路原始提醒词: 草原,夜晚,星空,8k / 夜晚的草原,星空,8k 生成的后果过于浮夸,不足共性和丰盛的细节。 让咱们利用ChatGPT帮忙丰盛相干形容细节。 在ChatGPT的启发下,丰盛形容细节优化提醒词: 夜晚的草原,星星闪耀,鸟儿,狼,月光下动物的影子,8k 生成后果如下,画面丰盛了很多。 让咱们再尝试一个例子,以都市夜景为主题。 原始提醒词: 都市夜景,街灯,修建,古代,8K 利用ChatGPT帮忙丰盛相干形容细节。 借鉴ChatGPT对于都市夜景的描述性启发,优化后的提醒词及后果: 都市夜景,霓虹灯,路灯,烟花,行人穿梭,车辆来来往往,音乐喷泉,古代,8k 都市夜晚,灯火通明,高楼大厦,霓虹灯,烟花,行人穿梭,车辆来来往往,古代,8k 摸索2:挑战ChatGPT间接生成提醒词进阶版,让咱们体验一下ChatGPT间接生成提醒词吧。还是以都市夜景为例。 ChatGPT判若两人的啰嗦。 理论教训中,连续性的长句子形容不是最佳的prompt模式,让咱们对其进行“主题+形容词+修饰词”的关键词精简。 让咱们利用ChatGPT给出是上述prompt来试一试吧: 总结看来,利用ChatGPT间接生成拿来即用的提醒词,目前还存在肯定的挑战。ChatGPT目前最大的价值和帮忙在于,帮忙我在撰写提醒词时丰盛想象力、关上创造力! 本文参加了SegmentFault 思否写作挑战赛,欢送正在浏览的你也退出。

February 23, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:和狂飙的-ChatGPT-聊聊软件开发的现在与未来

明天,极小狐和科技圈“顶流”—— ChatGPT,聊了聊 TA 眼中的软件定义世界、研发效力方面的问题。文章的最初,还请 ChatGPT 留了一个彩蛋。 这场别开生面的对谈,就从ChatGPT的自我介绍开始吧~ Hi,我是极狐GitLab,我应该如何向软件开发人员介绍你? ChatGPT 眼中的软件定义世界都说软件定义世界,让咱们看看作为“软件本件”的 ChatGPT 是如何了解的。 极狐GitLab:请问你怎么了解“软件定义世界”这句话? 极狐GitLab:软件开发和数字化转型的关系是什么? 极狐GitLab:你可能胜任软件开发过程中的哪局部工作? 极狐GitLab:那么你不可能胜任软件开发过程中的哪局部工作? 极狐GitLab:在ChatGPT呈现后,你感觉咱们软件从业人员应该具备什么能力?如何晋升这些能力? 极狐GitLab:你认为什么是研发效力? 极狐GitLab:为什么大家开始关注研发效力? 极狐GitLab:我感觉你说的很有情理,那么你认为企业应该如何进步研发效力? 极狐GitLab:为什么说通过 DevOps 能够进步研发效力? 极狐GitLab:那么企业如何实际 DevOps? 极狐GitLab:我想要一款 DevOps 工具,可能笼罩研发全流程,你有什么举荐? 极狐GitLab:你确定吗?据我所知,以上这些工具并非都是笼罩研发全生命周期的,你再想想? 极狐GitLab:你还提到了DevSecOps,它很重要吗? 极狐GitLab:既然DevSecOps如此重要,有没有蕴含了DevSecOps能力的 DevOps 平台呢? 极狐GitLab:你能模拟鲁迅的语气,写一首诗歌赞美软件开发人员吗? 哈哈,一个特地的彩蛋,谢谢 ChatGPT! 能够看到,ChatGPT 可能提供很多值得参考的答案,但有些也须要认真判断。或者通过多轮的学习与修改,ChatGPT 可能给咱们带来更靠谱的答复和更值得信赖的帮忙。 无论如何,有一句话值得咱们铭刻和践行:继续改良和自我晋升的意识,一直地学习新常识、把握新技能、拓展本人的视线。

February 23, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:钉钉企业机器人接入chatgpt进行问答

需要应用chatgpt用于企业外部的问答查问,纯正是娱乐,因为它太会编了. 步骤1. 获取openai的secret 2. 抉择适当的模型尝试下来, 对话比拟适宜应用引擎模式;https://api.openai.com/v1/eng... 3. 创立钉钉机器人按文档操作https://open.dingtalk.com/doc... 4. 编写机器人代码@机器人后进行回复的性能调参请参考https://platform.openai.com/d... package com.cpp.devops.controller;import cn.hutool.http.ContentType;import cn.hutool.http.HttpRequest;import cn.hutool.http.HttpResponse;import com.alibaba.fastjson.JSON;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.dingtalk.api.DefaultDingTalkClient;import com.dingtalk.api.DingTalkClient;import com.dingtalk.api.request.OapiRobotSendRequest;import com.dingtalk.api.response.OapiRobotSendResponse;import com.taobao.api.ApiException;import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.HashMap;import java.util.Map;/** * @program: ding-message-service * @description: * @author: HuiZhong * @create: 2023-02-20 14:39 **//** * 实现了机器人的简略问答性能 * * */@RestControllerpublic class RobotsController { @Value("${chat-gpt.secret}") String key; @RequestMapping(value = "/chat") public String helloRobots(@RequestBody(required = false) JSONObject json) { System.out.println(json); String content = json.getJSONObject("text").get("content").toString().replaceAll(" ", ""); // 获取用户手机号,用于发送@音讯 // String mobile = getUserMobile(json.getString("senderStaffId")); String sessionWebhook = json.getString("sessionWebhook"); DingTalkClient client = new DefaultDingTalkClient(sessionWebhook); chat(client, content); return null; } /** * chatgpt3答复 */ public void chat(DingTalkClient client, String content) { try { OapiRobotSendRequest request = new OapiRobotSendRequest(); request.setMsgtype("text"); OapiRobotSendRequest.Text text = new OapiRobotSendRequest.Text(); //1{"model": "text-davinci-003", "prompt": "Say this is a test", "temperature": 0, "max_tokens": 7}' Map<String, Object> param = new HashMap<>(); //param.put("model", "text-davinci-003"); param.put("prompt", content); param.put("temperature", 0.7); param.put("max_tokens", 1000); param.put("best_of",1); param.put("top_p",1); param.put("presence_penalty",0); param.put("frequency_penalty",0); text.setContent(get("https://api.openai.com/v1/engines/text-davinci-003-playground/completions", param)); request.setText(text); OapiRobotSendResponse response = client.execute(request); System.out.println(response.getBody()); } catch (ApiException e) { e.printStackTrace(); } } public String get(String url, Map<String, Object> params) { HttpRequest request = HttpRequest.get(url); request.contentType(ContentType.JSON.getValue()); request.body(JSON.toJSONString(params)); request.header("Authorization",key); HttpResponse response = request.execute(); JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(response.body()); if(jsonObject.get("error") != null){ return jsonObject.getString("error"); } JSONObject result = jsonObject.getJSONArray("choices").getJSONObject(0); return result.getString("text"); }}5. 进行部署须要能在公网拜访, 在钉钉的开放平台中配置机器人的音讯接管地址; ...

February 21, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:一文看透ChatGPT-ChatGPT调研分析与应用场域结合构想

作者:京东科技 胡骏 摘要1. ChatGPT调研剖析2022年11月30日,ChatGPT横空出世,在寰球范畴内造成了热烈的探讨。依据Similarweb的数据,往年1月,均匀每天约有1300万独立访客应用 ChatGPT,是去年12月份的两倍多,累计用户超1亿,创下了互联网最快破亿利用的纪录,超过了之前TikTok 9个月破亿的速度。 2. ChatGPT共建效力晋升ChatGPT是一个文本对话的AI工具,性能十分弱小,能够与它交换,它会提供反馈;能够产生作图的程序并进行图片差别比对;能够写代码,甚至批改谬误的代码,它会成为人们办公的无力助手,晋升工作效力。 3. ChatGPT赋能业务增长随着ChatGPT Plus公布,商业化尾声曾经拉开。ChatGPT在智能化、数字化、元宇宙以及数实共生助力产业降级等方面将产生极大助益,晋升生产力曲线,多维度赋能业务翻新和业务增长。 一、ChatGPT调研剖析1.1 市场详情2022年11月30日,ChatGPT横空出世,在寰球范畴内造成了热烈的探讨。依据Similarweb的数据,往年1月,均匀每天约有1300万独立访客应用 ChatGPT,是去年12月份的两倍多,累计用户超1亿,创下了互联网最快破亿利用的纪录,超过了之前TikTok 9个月破亿的速度。 ChatGPT是由OpenAI团队研发发明,OpenAI是由创业家埃隆·马斯克、美国守业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼、寰球在线领取平台PayPal联结创始人彼得·蒂尔等人于2015年在旧金山创建的一家非盈利的AI钻研公司,领有多位硅谷重量级人物的资金反对,启动资金高达10亿美金;OpenAI的创建指标是与其它机构单干进行AI的相干钻研,并凋谢研究成果以促成AI技术的倒退。 2023年初,微软和谷歌均发表裁员打算,但都加大了在AI行业的投入。 国内外科技巨头都非常重视ChatGPT引发的科技浪潮,踊跃布局生成式AI。 (图源:Tech星球) 1.2 倒退门路1.2.1 根本详情 1.2.2 ChatGPT的前世 ChatGPT的前世是GPT-3(Generative Pretrained Transformer-3),GPT-3是一种基于预训练的自然语言生成模型,是以后最大的语言生成模型。为了更好地解决对话工作,OpenAI在GPT-3的根底上改良了模型,并命名为ChatGPT,以适应对话应用领域的需要。 在Transformer模型诞生之前,自然语言解决畛域的支流模型是循环神经网络(RNN,recurrent neural network)。循环神经网络模型的长处是,能更好地解决有先后顺序的数据,比方语言。但也因为如此,这种模型在解决较长序列,例如长文章、书籍时,存在模型不稳固或者模型过早进行无效训练的问题(这是因为模型训练时的梯度隐没或梯度爆炸景象而导致),以及训练模型工夫过长(因必须程序解决数据,无奈同时并行训练)的问题。 2017年,谷歌大脑团队(Google Brain)在神经信息处理系统大会(NeurIPS,该会议为机器学习与人工智能畛域的顶级学术会议)发表了一篇名为“Attention is all you need”(自我注意力是你所须要的全副)的论文。作者在文中首次提出了基于自我注意力机制(self-attention)的变换器(transformer)模型,并首次将其用于了解人类的语言,即自然语言解决。 Transformer模型可能同时并行进行数据计算和模型训练,训练时长更短,并且训练得出的模型可用语法解释,也就是模型具备可解释性。 Transformer模型自诞生的那一刻起,就粗浅地影响了接下来几年人工智能畛域的倒退轨迹。短短的几年里,该模型的影响曾经遍布人工智能的各个领域——从各种各样的自然语言模型、到预测蛋白质构造的AlphaFold2模型,用的都是它。 1.2.3 ChatGPT的今生ChatGPT今生,它曾经成为语言生成模型畛域的一个重要代表,并在许多畛域失去了宽泛的利用,例如聊天机器人、问答零碎、文本生成、文学创作等。它也在一直演进和改良,更好地适应人工智能畛域的需要。 自美国工夫12月2日上线以来,ChatGPT曾经领有超过一百万的用户。用户们在社交媒体上晒进去的对话例子表明ChatGPT这款模型与GPT-3相似,能实现包含写代码,修bug(代码改错),翻译文献,写小说,写商业文案,创作菜谱,做作业,评估作业等一系列常见文字输入型工作。ChatGPT比GPT-3的更优良的一点在于,前者在答复时更像是在与你对话,而后者更长于产出长文章,欠缺口语化的表白。有人利用ChatGPT与客服对话,要回了多交了的款项(这或者意味着ChatGPT在某种意义上通过了图灵测试),或者ChatGPT能成为社恐人士的好搭档。 1.3 原理剖析因为ChatGPT并没有放出论文,咱们没法间接理解ChatGPT的设计细节。但它的blog中提到一个类似的工作InstructGPT,两者的区别是ChatGPT在后者的根底上针对多轮对话的训练任务做了优化,因而咱们能够参考后者的论文去了解ChatGPT。 然而,InstructGPT的论文由25页注释和43页附录组成,所以本章并不试图去讲清包含训练策略在内的每个细节。为了保障梳理的完整性,参考了Youtube上的李宏毅和陈蕴侬老师,旨在讲清InstructGPT的改良思路,同时也参考了B站UP主弗兰克甜,试图转述他对ChatGPT的深刻理解。 依据上边的论文图片,咱们能够晓得InstructGPT的训练能够分为三个阶段: 利用人类的标注数据(demonstration data)去对GPT进行有监督训练,无妨把微调好的GPT叫做SFT;收集多个不同(如4个)的SFT输入,这些输入基于同一个输出,而后由人类对这些输入进行排序并用来训练奖赏模型(RM);由RM提供reward,利用强化学习的伎俩(PPO)来训练之前微调过的SFT。ps:一个须要补充的细节是,RM是会放弃更新的,因而阶段2与阶段3其实是递交进行的。 如果不理解强化学习,对于阶段2可能会产生以下的疑难: InstructGPT为什么要做这样的改良,或者说它的novelty是什么?为什么要训练一个RM,这个奇奇怪怪的RM为什么能用来充当奖赏函数?人类对模型的多个输入做个排序,为什么就可能提供监督信号,或者说在训练RM时如何怎么做到loss的梯度回传?第一个问题其实在ChatGPT的blog中也有答复。这两个模型的改良思路,都是尽可能地对齐(Alignment)GPT的输入与对用户敌对的语言逻辑,即微调出一个用户敌对型GPT。以往的GPT训练,都是基于大量无标注的语料,这些语料通常收集自互联网。咱们都晓得,大量“行话”“黑话”存在于互联网中,这样训练进去的语言模型,它可能会有虚伪的、歹意的或者有负面情绪等问题的输入。因而,一个间接的思路就是,通过人工干预微调GPT,使其输入对用户敌对。 为了答复第二个问题,其实要略微拓展下强化学习相干的一些钻研。咱们都晓得,经典的强化学习模型能够总结为下图的模式: 具体来说,智能体(Agent)就是咱们要训练的模型,而环境是提供reward的某个对象,它能够是AlphaGo中的人类棋手,也能够是主动驾驶中的人类驾驶员,甚至能够是某些游戏AI里的游戏规则。强化学习实践上能够不须要大量标注数据,然而实际上它所需要的reward存在一些缺点,这导致强化学习策略很难推广: reward的制订十分艰难。比如说游戏AI中,可能要制订成千盈百条游戏规则,这并不比标注大量数据来得容易。局部场景下reward的成果不好。比如说主动驾驶的多步决策(sequential decision)场景中,学习器很难频繁地取得reward,容易累计误差导致一些重大的事变。 为了解决这些问题,模拟学习(Imitation Learning)应运而生。模拟学习的思路是不让模型在人类制订的规定下本人学习,而是让模型模拟人类的行为。有的人可能会纳闷,这与监督学习有什么异同吗?相同点在于都要收集人类的标注数据,不同点在于模拟学习最终是以强化学习的模式进行的。简略来说,模拟学习将强化学习的Environment替换成一个Reward Model,而这个RM是通过人类标注数据去训练失去的。 在答复了第二个“为什么要训练RM”的问题后,就要接着答复“如何训练RM”。如下图,训练RM的外围是由人类对SFT生成的多个输入(基于同一个输出)进行排序,再用来训练RM。依照模拟学习的定义,直观上的了解能够是,RM在模拟人类对语句的排序思路,或者依照OpenAI团队论文《Learning from Human Preferences》的说法是,模拟人类的偏好(Preference)。那么到底是如何模拟的呢,或者说如何实现梯度回传? ...

February 21, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:火爆全球的ChatGPT是什么

引言ChatGPT 最近十分火,引发各界关注。吸引了几亿人在应用。报道中充斥了各种舆论:“学生用 ChatGPT 写作业”、“上线两个月沉闷用户破亿”、“当前很多文案工作者要被 ChatGPT 取代了!”等等。 到底什么是 ChatGPT?用处有哪些?它与之前的人工智能有什么区别?真的能扭转你的搜寻形式么?本文带你意识当红炸子鸡 ChatGPT! ChatGPT 是什么?ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer)是由 OpenAI 开发的一个人工智能聊天机器人程序,于 2022 年 11 月推出。该程序应用基于 GPT-3.5 架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。 ChatGPT 目前仍以文字形式互动,而除了能够透过人类天然对话形式进行交互,还能够用于绝对简单的语言工作,包含主动文本生成、主动问答、主动摘要等在内的多种工作。如:在主动文本生成方面,ChatGPT 能够依据输出的文本主动生成相似的文本(剧本、歌曲、企划等),在主动问答方面,ChatGPT 能够依据输出的问题主动生成答案。还具备编写和调试计算机程序的能力。在推广期间,所有人能够收费注册,并在登入后收费应用 ChatGPT 实现与 AI 机器人对话[1]。 ChatGPT 能干嘛?先上一个小例子,近距离感触下 ChatGPT 的弱小: ChatGPT 能够当做搜索引擎应用,它有弱小的文本处理性能,以下列举出一些罕用的性能: 故事创作:输出角色、背景等相干信息,即可创立故事编程:找 Bug、解释代码、代码语言翻译等等翻译:文本可依照要求翻译成任何语言批改语法错误:输出一段文字,能够修改语法和错别字等写诗、写歌:提供背景材料即可创作文本加强:整顿、演绎、加强即可ChatGPT 为何爆红?ChatGPT 可能会颠覆很多行业!尤其是文字和教育工作者,他们从事的工作在将来很大可能会被 AI 所代替。 笔者认为 ChatGPT 颠覆了传统的人机交互形式。拿搜索引擎来说,你在搜寻框中填入关键字,搜索引擎是加权返回关键字蕴含的网页,就相似与一个字典,依照索引检索找到特定的内容。然而 ChatGPT 齐全不同,其背地的 GTP-3.5 自然语言解决模型(大模型),使得机器在通过数以亿计的常识训练后,造成常识神经网络,可能模仿“自然人”的形式答复你的发问。相当于 ChatGPT 学会了这本字典的所有文本,并学习了自然语言,不仅能帮你找到内容,甚至能给你举荐,或者颠覆你的想法。 笔者认为 ChatGPT 为何如此火的起因如下: 颠覆了传统的人机交互形式,更智能、更高效,弱小的性能使得用户造成依赖及传播效应资本助推:颠覆性的产品必然有颠覆性的改革,而改革的工夫须要继续数年,各行各业都会或多或少的扭转,资本逐利,天然有利可图。大模型的衰亡:AI 智能生成图片等等大模型训练的衰亡,ChatGPT 是能 AI 落地化的货色且落地的让人们真正感觉是人工智能,在推动人效、老本管制、产品成果等畛域会有奇效,天然大公司竞争追赶。最佳实际官网提供了很多案例来提醒 ChatGPT 的性能有多弱小,笔者节选了一些比拟有意思的性能进去,心愿能对读者应用 ChatGPT 有所启发。 翻译自然语言翻译能够任意抉择 A 语言翻译成 B 语言,相似翻译软件的性能 编程语言翻译任意翻译语言由 A 到 B ...

February 21, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:ChatGPT会让程序员会失业么

大家好 我是鹤涵。明天聊聊这个能够主动写代码AI能力这么强,还须要咱们程序员么?最近ChatGPT真的是爆火,各个媒体继续一个月天天报道这玩意。 image-20230219131440419其实早在去年12月,在技术圈内就曾经大火了一把了,往年二月份开始全面扩散到全行业。过后搞了个账户用了下,的确跟以往的“脑残”AI齐全不一样,他能够齐全了解你的意思,并且能够像人一样依据上下文信息进行交换,,甚至能够通过图灵试验,真十分好用! 什么是ChatGPT维基百科的解释:ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer[2],直译:聊天生成型预训练变换模型)是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序,于2022年11月推出。该程序应用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。ChatGPT目前仍以文字形式交互,而除了能够通过人类天然对话形式进行交互,还能够用于绝对简单的语言工作,包含主动文本生成、主动问答、主动摘要等在内的多种工作。如:在主动文本生成方面,ChatGPT能够依据输出的文本主动生成相似的文本(剧本、歌曲、企划等),在主动问答方面,ChatGPT能够依据输出的问题主动生成答案。还具备编写和调试计算机程序的能力。[3]在推广期间,所有人能够收费注册,并在登录后收费应用ChatGPT实现与AI机器人对话[4]。ChatGPT能够写出类似于真人水平的文章,并因其在许多常识畛域给出具体的答复和清晰的答案而迅速取得关注,证实了从前认为不会被AI取代的知识型工作它也足以胜任,对于金融与白领人力市场的冲击相当大,但其事实准确性参差不齐被认为是一重大缺点,其基于意识形态的模型训练后果并被认为须要小心地校对5。ChatGPT于2022年11月公布后,OpenAI估值已涨至290亿美元[7]。上线两个月后,用户数量达到1亿[8]。对于非做AI的同学能够不关注他的原理,重点关注这货色对咱们会产生什么影响 要害信息: ChatGPT就是一个应用自然语言的,通过文本交互的,反对全畛域常识对话的智能聊天机器人长处: 理解能力很强,答复非常有逻辑性知识面十分广(学习了所有全网2021年之前的常识)毛病: 因为是学习全网数据,答复的正确性有待考据。目前数据的实时性比拟差,最新产生的信息无奈失去答案。当初微软的bing搜索引擎曾经接入ChatGPT,就能够解决实时性的问题。我置信将来这个问题会逐步优化。针对于暴涨到一亿的用户,在收费服务的根底上推出了20刀一个月的ChatGPT Plus订阅套餐,毕竟这么服务器老本都是钱呀!亲自体验plus版生成速度,稳定性的确好了很多订阅者将取得以下益处: 个别拜访ChatGPT,即便在顶峰时段更快的响应工夫优先拜访新性能和改良 ChatGPT能干什么华西证券针对ChatGPT的报告:image-20230219141130692 依据题意生成代码上面是一道leetcode的hard原题,得出的答案是能够ac的,而且也给出了工夫空间复杂度的解说。 解释代码含意能够针对Java中的Stream语法进行具体的解说,并给出输入后果 生成SQL语句 找代码中bug能够找出代码中的bug,还能够给出解决案例 网络热梗就不行了 怎么应用ChatGPT首先需要须要迷信上网,你懂得注册须要外国手机号,能够通过sms短信接码平台承受短信验证码如果想开明ChatGPT Plus,还须要有国外的信用卡,能够注册个虚构卡https://nobepay.com/ ,解锁后就是尊贵的plus会员了,享受减速 程序员会就业么只会写crud,sql的程序员是肯定是会被代替的,而长于利用AI提效的程序员不会,前者会和后者的差距越拉越大。小思考:人类每一次的提高都是工具的提高,chatgpt的变革不亚于搜索引擎的呈现。现代人拼的就是信息获取的能力,试想一下一个人会用google获取信息和问只会问熟人差距会有多大!学习AI代替不了的货色,不变的货色就交给AI这个蠢才小助手去做(这个对于长于”考试“的咱们须要转变思想),拿着小助手70分的答案去改成90分。被AI代替的只能是高级岗位须要的冰山之上的常识与技能,而高级岗位须要的冰山之下的社交智慧,创意,做事办法很难被AI代替。 经典模型第一讲:冰山模型建设自我认知| 人人都是产品经理 社交智慧Linux之父说过:Talk is cheap,show me the code然而Talk和Code同样重要。程序员的根是技术能力,沟通能力则是树枝和树叶,让你伸向更高更远。而这个充斥兽性的社交能力是AI不具备的。创意程序员当然是一个创意职业,雕塑家靠着审美和设计一步步实现雕塑,程序员依赖技术计划和设计准则搭建零碎。AI强项是学习能力和找法则,一个前所未有技术计划很多时候往往是通过一个灵感诞生的。做事办法如何定位一个线上特定问题的根因?项目管理用哪种开发模型好?我的项目整体重构如何推动?这些特定场景,须要行业教训的也是AI不善于的 "每一朵乌云都镶着金边"技术反动就是第一次洗牌,会让很多工种濒临沦亡,然而也会给很多工种提供新的杠杆。 关注公众号【程序员鹤涵】发送【chatgpt】能够退出chatgpt交换群,发送400篇详细资料

February 20, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:Zilliz-QCon万物皆可向量化-Milvus-的现状与未来

万物皆可向量化。 近日,在 QCon 寰球软件开发大会北京站的现场,Zilliz 合伙人、技术总监栾小凡进行了名为《万物皆可向量化—— Milvus 的现状与将来》的主题演讲。 栾小凡从向量数据库的基本知识、Milvus 2.0 的个性及性能、向量数据库云原生实际、向量数据库的将来这四个方面,率领现场听众体验一场向量数据库与云交错的将来之旅。其中,Milvus 的用户场景、向量数据库云原生实际与向量数据库的将来局部引发现场的关注与探讨。 以下是这三局部的精彩集锦: Milvus & ChatGPT 在开源畛域,Milvus 已失去寰球上千家企业级用户的信赖,包含 eBay、Shopee、Walmart、快手、宜家等,最大部署规模超过 10 亿向量。 同时,在很多利用场景下,Milvus 的 QPS 超过 10K。典型的利用场景包含:在长文本畛域,能够进行翻译、问答、语义检索、情感剖析,语义检索和问答能够与 ChatGPT 配合应用,晋升其答复的准确度;在图片畛域能够进行去重、指标检测、图片检索、多模态的图文互搜;在视频畛域进行举荐、合规检测、分类等。 当然,也有很多新兴的利用场景,包含在生物制药畛域把生物分子式转化成向量,判断生物小分子与蛋白质是否紧密结合;在音频畛域进行去重、情感剖析;在风控畛域辨认潜在的危险;在主动驾驶畛域能够通过向量检索帮忙主动驾驶找出实时判断过程中没有剖析进去的物体。 以问答机器人为例,在理论利用过程中它是如何通过 Milvus 来实现的? 简略来说,数据分成了两局部,一部分是 Question Dataset,另一部分是 Ask Question。而后通过 Text embedding 的形式生成 Vector,并将其写入 Milvus。在理论查问的过程中,把用户的查问通过雷同的算子将其生成一个向量,再通过向量查问 Vector database,最终拿到一组类似的 ID,这些 ID 通过反查失去更多的信息。随后能够运行一个精排模型,比方利用 ChatGPT + prompt 的形式进行查问后果的演绎/总结。 具体教程可参考:Towhee 云上的心得与思考 Milvus 对于云的心得和思考其实能够从四个方面概括,即:微服务化设计、接口即服务、调度、跨云。 首先是微服务化设计。Milvus 的架构设计是一个非常复杂的分布式系统,因而采纳了微服务化和存储计算拆散的设计。Milvus 提供一系列接口形象,反对三种不同品种的存储,即元信息存储、流存储和批存储。而不同的存储接口又囊括多种实现形式,例如,对象存储包含了开源的 Minio 和云 S3;元信息存储反对开源的 Etcd 和云的 RDS。 其次,接口即服务。这是 Milvus 十分要害的设计,每一个微服务都是由不同的接口定义的,其背地包含多种不同的实现,有嵌入式引擎、分布式集群,也有 Severless 服务。这样做的长处是能够将资源池化、对立开源与云、实现与接口拆散。 ...

February 15, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:别再花钱买-Chatgpt-资源了这里有免费的2-分钟上手

最近无论是关上社交网站,还是朋友圈,就连中午吃个饭都能听到大家都在聊 ChatGPT,好像如果这一刻你不懂这是个啥玩意儿,你就会感觉本人齐全搭不上他们的话... 那ChatGPT 是什么?百度上是这样解释的: ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言解决工具,它可能通过学习和了解人类的语言来进行对话,还能依据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交换,甚至能实现撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等工作。 简略说它不是简略的搜索引擎,它能一直通过学习,而后联合你的问题,在通过大量的机器学习以及运算后,向你输入问题后果,能聊天,甚至能帮你解题,写代码。 ChatGPT 这么有意思,那我也得连忙试试!在一番折腾后,我却发现所有都没有那么容易。 不容许国内用户注册 网上也有很多高仿的,我简略体验后,后果真的有点好笑(这TF粉丝不得盛怒么) 甚至我都还没开始用呢,各种打着 ChatGPT 旗号的,想割我的韭菜了 我就是想体验一下,真的须要那么简单么???? 疾速体验 ChatGPTPostcat 最近也上架了 ChatGPT 的接口,一键体验 ChatGPT,问什么答什么 极速体验: https://postcat.com/zh/?utm_s... 关上 Postcat -插件广场-APISpace-ChatGPT 接口 从当初开始,我给大家演示一下,如何 3 分钟,疾速体验 ChatGPT ,不花一分钱,不必海内注册,更不必到处搜教程 间接将 ChatGPT 接口增加到 Postcat 只须要两步,设置好【Token】 在下方输出你想要的发问 点击发送,期待返回后果即可! 小提示:点击发送之后,因为拜访 ChatGPT 的人多,所以须要急躁等一下会有后果~ 或者 ChatGPT 当前投入更大了,速度就更快了 当然,你还能够问 ChatGPT 其余的问题。 ChatGPT 答复问题的品质还是取决于发问的品质,所以如果你心愿它能给你精确的答复,你还是得须要好好发问,尽量精确形容! 极速体验链接: https://postcat.com/zh/?utm_s... Postcat 小介绍好了,轮到我本人简略介绍一下: Postcat 是一个可扩大的 API 工具平台。 Postcat 汇合根底的 API 治理和测试性能,并且能够通过插件简化你的 API 开发工作,让你能够更快更好地创立 API。 ...

February 15, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:你好-ChatGPT-帮我看下这段代码有什么问题

点赞再看,能源有限。 微信搜「 程序猿阿朗 」。 本文 Github.com/niumoo/JavaNotes 和 未读代码博客 曾经收录,有很多系列文章。 明天一个很简略的性能,触发了一个 BUG,解决后我想起了最近爆火的 ChatGPT,于是我尝试测试 ChatGPT 是否发现这个 BUG。这篇文章会先介绍性能代码,而后手动剖析 BUG 起因;接着测试 ChatGPT 是否发现这个 BUG。 先说下结论,测试完结,ChatGPT 今后可能是我编程路上的好帮手。 前言明天在测试一个筹备上线的新性能时,外面有一段简略的函数,呈现了一个 BUG。我先说一下这个函数的性能,看下你会怎么写。 性能形容 输出:一个文件夹门路。 输入:这个文件夹中的文件夹数量。 这是一个实现起来比较简单的函数,我棘手写了上面的代码: String pathString = "/Users/darcy/";File fileDir = new File(pathString);if (!fileDir.exists() || !fileDir.isDirectory()) { throw new RuntimeException("xxx....");}String[] fileList = fileDir.list();int count = 0;for (String filePath : fileList) { if (new File(pathString + filePath).isDirectory()) { count++; }}System.out.println(count);性能是实现了,然而很显著,代码比拟繁琐,于是我又棘手优化了一下。 Path path = Paths.get("/Users/darcy/");if (!Files.exists(path) || !Files.isDirectory(path)) { throw new RuntimeException("xxx....");}long dirCount = Files.list(path).filter(Files::isDirectory).count();System.out.println(dirCount);成果是一样的,因为应用了 JDK 7 引入的 Files 类,让代码简略了不少。 ...

February 15, 2023 · 3 min · jiezi

关于chatgpt:提升开发者获取知识的效率SegmentFault-思否宣布将接入百度文心一言

2023 年 2 月 14 日,SegmentFault 思否受邀成为百度「文心一言」首批生态合作伙伴。 作为中国当先的新一代开发者社区,咱们以「凝聚个体智慧,推动技术提高」为使命,长期关注前沿技术倒退及产业利用。2023 年 2 月 11 日,ChatGPT for SegmentFault 浏览器插件上线,SegmentFault 成为了国内首个接入 AIGC 的技术问答社区。 后续,SegmentFault 还将体验「文心一言」的全面能力,利用百度当先的智能对话技术成绩,进一步晋升开发者获取常识的效率。 「文心一言」(英文名:ERNIE Bot)是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品。百度在人工智能畛域深耕十余年,领有产业级常识加强文心大模型 ERNIE,具备跨模态、跨语言的深度语义了解与生成能力。 据悉,「文心一言」正在做上线前的冲刺,将于三月份实现内测,面向公众凋谢。一些相干性能已陆续在百度搜寻内上线或内测,将为百度搜寻产品带来颠覆性变动。

February 15, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:不会写代码也能部署一个独立ChatGPT

本教程应用GPT-3模型接口模仿ChatGPT我的项目,尽管与真正的ChatGPT存在差别,然而演示了ChatGPT的工作原理。 (ChatGPT服务是基于GPT-3模型,通过大量的微调训练而来的,本教程临时不蕴含训练内容,之后咱们会讲如何进行二次训练) 部署的本地api接口应用了node-chatgpt-api这个库,库基于Node.js开发。我的项目地址:https://github.com/waylaidwan... 要求Node.js环境 >= 16.0.0如果没有装置Node.js,能够到这里https://nodejs.org/en/下载安装装置实现后,关上cmd,输出node,能够看到装置实现,版本符合要求 D:\>nodeWelcome to Node.js v16.14.0.Type ".help" for more information.> .exit另外还须要你有一个OpenAI的 API KEY,能够在https://platform.openai.com/a...获取而后同下载我的项目: D:\dev2023>git clone https://github.com/waylaidwanderer/node-chatgpt-api.gitCloning into 'node-chatgpt-api'...remote: Enumerating objects: 576, done.remote: Counting objects: 100% (330/330), done.remote: Compressing objects: 100% (92/92), done.Receiving objects: 100% (576/576), 232.08 KiB | 805.00 KiB/s, done.246 eceiving objects: 97% (559/576)Resolving deltas: 100% (351/351), done.进入我的项目文件夹: D:\dev2023>cd node-chatgpt-api装置我的项目依赖: D:\dev2023\node-chatgpt-api>npm inpm WARN EBADENGINE Unsupported engine {npm WARN EBADENGINE package: '@waylaidwanderer/fetch-event-source@3.0.1',npm WARN EBADENGINE required: { node: '>=16.15' },npm WARN EBADENGINE current: { node: 'v16.14.0', npm: '8.5.2' }npm WARN EBADENGINE }added 163 packages, and audited 164 packages in 5s38 packages are looking for funding run `npm fund` for detailsfound 0 vulnerabilitiesnpm noticenpm notice New major version of npm available! 8.5.2 -> 9.4.2npm notice Changelog: https://github.com/npm/cli/releases/tag/v9.4.2npm notice Run npm install -g npm@9.4.2 to update!编辑配置文件:将settings.example.js复制一份为settings.js ...

February 14, 2023 · 3 min · jiezi

关于chatgpt:ChatGPT-的几天使用体验

最近科技圈最火的当属 ChatGPT 了吧! 它的呈现会对行业会产生哪些影响呢?会对 Google、Bing 等搜索引擎造成降维打击吗? 人工智能曾经倒退到了哪一步了呢?* 国内应用绝对麻烦,需迷信上网,注册需国外手机号。可参考:https://sms-activate.org/cn/i... 上面来聊一下我这几天对 ChatGPT 的主观应用感触。。。 先申明,这篇文章是我本人写的,非 ChatGPT 生成弱小的自然语言解决能力没错,ChatGPT 最大的劣势,也是让我最为震惊的中央就是它对自然语言的解决能力了。 在 ChatGPT 进去之前(当然,ChatGPT 不是一个凭空出现的产物,在它之前曾经有了好几个 GPT 的迭代版本), 你在应用传统的搜索引擎,像 Google,你须要尽可能的精简你的问题,更精确的体现的提问题的要害信息. 传统搜索引擎更多地是对你的发问进行关键字进行拆分,而后将关键字在数据库中进行检索,最初通过相干地算法将后果以不同地权重从大到小的地展现进去。 能够看出,传统搜索引擎,在解决你的问题时,更侧重于对数据进行分词检索,而非对自然语言的解决。这就决定了你最终搜寻的后果往往是一些相干的答复,甚至是一些无关的答复, 如百度莆田系(dogo 分割上下文你是否用过各手机厂商的语音助手, 体验是不是十分地蹩脚,常常答非所问,几个答复之间没有关联性。 相比之下,ChatGPT 能够说是碾压般地存在,话不多说,上个图: 这种可能分割上下文的人工智能,是否让你有了更多的施展空间? ChatGPT vs Google们尽管 Chat GPT 很弱小,但并不能阐明它毫无瑕疵。 相比传统的搜索引擎的劣势:对自然语言解决的能力更强可能分割上下文,逐渐调教,优化问题可能更精准的给出相干问题的答案劣势:搜寻响应速度慢(下面图片中的那个答复,整个响应耗时了 一分钟目前只反对文本类型交互(对于多媒体,如语音、图片、视频,目前均不反对数据不足时效性对于 ChatGPT 的问题, ChatGPT 的所有数据均截至2021年。 所以目前对于 2021年后的问题,它是没有方法回复的。 然而,2月8号, New Bing 公布了!这个问题将被解决,新版必应正式对接了 ChatGPT。在微软发布会上,官网宣称 New Bing 退出了最新数据到训练模型,并且实时更新。目前我还在申请候补中,拿到了资格再进一步分享体验。 ChatGPT 加持 Bing 有机会反超 Google 吗?让咱们刮目相待!顺便说一句,前几天 Google 发布会还送了集体头 (doge ChatGPT 还能玩出什么花活?做你的私人教辅我本人常常看一些技术书籍,而其中常常会呈现一些难以了解的业余名称或者概念,以前我是通过 Google 的模式。然而 Google 搜进去的是各种博客或技术文章,这就须要你破费较多工夫在查找问题上,影响学习的连贯性,影响学习效率。 ...

February 14, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:ChatGPT是什么怎么用怎么帮我们提效怎么创业赚钱

我花了几天工夫零碎的钻研了ChatGPT的原理、利用、实际、以及我交换群里大家的反馈。 总结一句话:要么拥抱ChatGPT,要么被ChatGPT干掉,就这么简略。 ChatGpt是什么?ChatGPT是由OpenAI开发的,目前能够收费注册和应用的智能聊天机器人。它的神奇之处在于,能够模仿实在人类的思维形式和对话逻辑,甚至能产出一些有深度的答复。非技术人员请看:关键词:ChatGPT是一个能够模仿人类思维形式和对话逻辑的一个应用程序。 它能辅助(局部代替)包含但不限于:程序员、编辑、自媒体、撰稿人、经营、老师、公关、律师等等简直所有岗位的工作。 技术人员请看:技术人员听我给你科普: GPT的全称是Generative Pre-Train Transformer,翻译成中文是:生成式AI 预训练 Transformer模型。关键词就是: 生成式AI预训练Transformer模型不要被这些名字吓到,听我一一道来: (对原理不敢趣味的敌人请间接跳过,往下看也行~) 生成式AI生成式AI是相比于之前传统的“剖析型AI”来说的。 剖析型AI次要是基于大数据做各种机器学习,用于剖析和决策。比方:人脸识别、导航路况预估、Siri语音助手、甚至短视频平台的视频举荐算法等等... 生成式AI的作用是生成内容,比方:帮人写文案、补全代码、甚至是写论文、文字生成图像和视频、辅助游戏开发等。 ChatGPT就是典型的生成式AI。咱们输入一段文本作为问题,它输入一段文字作为答案。实现原理ChatGPT的实现原理也很简略:文字接龙。 依据以后呈现的文字,预测出下一个呈现概率最大的文字。 当然还有“加强式”学习: 预训练咱们以猫狗分类举例:AI是如何辨别猫和狗的呢? 其实和人类的学习齐全一样,就是教会AI的深度神经网络,给AI看大量的猫和狗的照片,并且通知它哪个是猫?哪个是狗?就OK了。 教会AI意识猫狗之后,那怎么再教会AI学会辨别鸡和鸭呢? 咱们是否能训练一个通用的训练器呢?这个思维形式是咱们程序员典型的思维形式:形象+复用。对吧? 答案是必定的,并且这就是预训练,能够先训练辨认动物的大模型,在做微调,以便AI能辨别猫狗、鸡鸭、等等.... ChatGPT应用了超过40TB的文本数据做了预训练,失去了一个超大模型。咱们能够基于这个大模型做任何咱们想做的文本工作。Transformer模型是模型的名称,变形金刚大家都晓得吧,就是这个单词。 咱们能够简略了解为这是一个很厉害的算法构造,就像变形金刚一样厉害。 (PS:不要被配图误导,ChatGPT和大黄蜂没有关系,哈哈。配图只是为了通知大家Transformer模型算法很厉害,而已。) 小结看到这里大家可能有些慌了? ChatGPT这么厉害,咱们是不是要就业了呢? 我的答案是:不会!并且咱们能够基于ChatGPT更好的工作! 上面再和大家开展聊聊: 如何注册应用?对于如何注册应用ChatGPT,网络上曾经有很多教程了,不是我这期内容的重点。 如果你不晓得怎么注册应用,能够关注我的公众号:程序员升职加薪之旅。 或者增加我的微信:wangzhongyang1993,备注:ChatGPT,支付教程。 怎么提效?怎么赚钱?上面我从2个角度为大家分享: 一个是提效:基于咱们日常的工作,怎么应用ChatGpt进步工作效率呢?如果你是程序员、自媒体、撰稿人、经营同学、策动同学、公关同学等等都值得好好看一下。 一个是赚钱:站在守业或者搞副业的角度,聊一下如何基于ChatGPT这个风口赚钱变现? 下文具体列出了针对每个行业(岗位),ChatGPT能做的事件,我只能说句:卧槽, 工作方面程序员debug:有了ChatGPT,再碰到问题,就不须要百度和Google了,因为你百度进去的后果可能还没有ChatGPT的精确。重构和代码审查:ChatGPT反对通过代码审查帮忙改良代码。如果将代码提供给 ChatGPT,它能够为咱们提供倡议以确保代码的品质。它能够提供帮忙的一些办法包含:捕获谬误辨认安全漏洞倡议性能改良提供可读性倡议简略程序自动化:ChatGPT 最神的中央在于,咱们把特定动作,比方备份一个数据库,丢给它,它真的马上就生成一段代码。哪怕略微简单的工作,只有形容够精密,比方 “用 Java 写一个读取 Oracle 表 Employee 的类”,它真的能残缺生成这么一个 Java 类对于非技术人员来说,能够看上面ChatGPT的通用性能,必定会对你目前的工作有帮忙。 非技术人员1.文本生成: ChatGPT 能够帮忙生成各种类型的文本,包含报告、新闻文章、小说、广告文案等。例如,如果你是一名记者,你能够应用 ChatGPT 来帮忙你疾速生成新闻稿;如果你是一名广告创意人员,你能够应用 ChatGPT 来帮忙你构建广告文案。 2.语言翻译: ChatGPT 能够帮忙翻译各种语言,这对于跨国公司的工作人员来说尤其有用。例如,如果你须要将英文文本翻译成法文,你能够应用 ChatGPT 来实现这项工作。 3.文本摘要: ChatGPT 能够帮忙生成文本摘要,这对于须要疾速理解文本内容的人来说十分有用。例如,如果你是一名钻研人员,你能够应用 ChatGPT 来帮忙你疾速生成文献综述。 ...

February 13, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:ChatGPT-for-SegmentFault-插件发布

ChatGPT for SegmentFault 是一个浏览器插件,帮忙你在思否社区查看 ChatGPT 针对每个问题的答复,在你期待人工答复的同时,疾速获取到 AI 提供的答复。 社区用户间互相帮忙会产生更多交换,答案中通常蕴含一些本人的验证和教训的融入,但往往时效性没那么强,ChatGPT 是一个比拟好的补充。 成果预览: https://www.bilibili.com/vide... 应用办法 Step 1:装置插件 返回 Chrome 利用商店下载并装置 ChatGPT for SegmentFault 浏览器插件Step 2:登录 ChatGPT 关上 OpenAI 官方网站点击 TRY CHATGPT 注册/登录集体账号测试/确保 ChatGPT 可失常应用Step 3:浏览问答详情页 思否首页问答列表中,抉择任一问答,进入问答详情页稍等片刻,即可查看 ChatGPT 对该问题的解答(因为网络起因,可能会呈现较长的提早)特地阐明: 应用插件须要全程登录 ChatGPT 账号,并确保 ChatGPT 可失常对话应用如呈现网络连接失败,性能中断,可尝试再次连贯

February 13, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:ChatGPT-和未来-AI

去年 ChatGPT 出圈以来,用户增长速度打破记录,而近期微软的巨额加持 100 亿美元进一步将热度推向低潮。 ChatGPT是一个由 OpenAI 开发的自然语言解决模型。它是一个基于 transformer 架构的深度学习模型,能够实现聊天机器人、问答零碎、文本生成等性能。ChatGPT 通过预训练在大量文本数据上,以实现对话生成和语言了解的能力。 ChatGPT 所采纳的 transformer 架构是公开的钻研,最早是由 Vaswani 等人在 2017 年提出的论文,全世界有很多团队在做这块的钻研,但 OpenAI 采纳的模型大小十分大的,其参数数量超过了数百亿。这使得它可能在大量文本数据上取得更高的准确度。质变往往会引发量变,ChatGPT具备更高的准确性、更好的语言理解能力。从用户应用的角度,像是“冲破了进化的界线”一样,变得“更像人”,达到从质变到量变。 几个探讨关注 AI 热点的有普通人、投资者、科技爱好者,面对新的事物,每个人体现的认识是不一样的。 从我和一些敌人的沟通, AI 研究者,广泛把 ChatGPT 当作一个值得深入研究和摸索的语言模型,并且认为是一个微小的冲破。至多在国内曾经有很多团队在做相似的事件了。 对于一些普通人和科技爱好者,往往容易把 ChatGPT 神话,比方人工智能是否具备意识,人工智能要代替人类工作等。这其中充斥了很多误会。目前的人工智能模型是通过大量数据进行预训练,也就是说数据来源于网络和书本,而后通过标记、训练其建设数据之间的关系,最终失去反馈。上面是官网的数据起源占比。 也就是说这类程序实质上还是工具类型,基于历史数据分析产生的答案,并不是营销号所讲的可怕的自主意识。但目前人类对人脑思维流动钻研也是黑盒阶段,程序上的神经网络模型和人脑是否有真正关联? 通用智能的实现是否能用这种计划?模型的数据质变大、及参数调整是不是会让程序进一步涌现出更多智能的体现?依然是钻研的方向,这也是很多人在警觉人类的钻研须要关注伦理等问题。 另外一方面,也有一些人把这次的热点看成和过来区块链、元宇宙、web3 相似的投资炒作,并不置信能产生对普通人生产疾速落地的理论利用。因为科技界的泡沫之多,这种放心是失常的。 但从我集体的体验,过来的几个热点呈现时,我素来没有真正深刻关注过,不认为可能在目前阶段能多大程度扭转生存。相同我认为这次 ChatGPT 呈现是 AI 重要的转折点,不仅对效率晋升带来显著提高,背地技术可能利用也十分广,前面我会讲讲我的认识。 科技进化的方向科技进化的方向实际上是无奈进准预测的,咱们不仅没法预测 50-100 年后的科技,连 10 年内的倒退都没有方法预言。就像 2007 年 iphone 手机公布后,过后诺基亚 CEO说:“有谁会用一块手机屏幕打电话,并做各种各样的性能呢”。过来的半个世纪,咱们呈现过很多短暂且过眼云烟的创造,但真正继续推动人类提高,且成为经典的少之又少,集体 PC 计算机、互联网的呈现、搜索引擎的呈现、电子商城的风行、挪动互联网等这些是影响和扭转人们生存的创造。 但这些创造并不是在最后阶段就能预测进去,有的人和组织甚至会抗拒可能会风行的新事物。所以,我偏向于科技进化是显著无方向的,科技的倒退是十分复杂和多样的, 它可能成为经典的规范是:它的呈现,是否满足时代内,人们的需要和欲望、是否进步生产效率。而人的需要和欲望是会随着时代而变动,所以科技和需要互相推动。 这也是在商业畛域,大公司偏向投资任何有热点的技术,因为没有人能判断将来这项技术是否扭转人类,过来的诺基亚手机倒下就是典型的案例。任何组织都胆怯被时代摈弃,最好的方法就是在未倒下前,用资本一直切换到更多的新型事物中。 集体判断可能了解人类自然语言的 ChatGPT 的确诧异到了我。过来我始终热衷于关注各种 AI 聊天程序,包含各种助手、小娜、小冰等。这些工具有的能画画,有的能唱歌,看上去“挺智能”,但深刻上来,总是会有一种显著的“弱智”滋味,对语言会话的理解力让人“啼笑皆非”,除了看天气,还是只能看天气。 ChatGPT 则呈现了“变质”,不论你怎么沟通,它总是可能了解你说的文字,尽管答案不肯定精确。 其实,下面这个天文问题答复推理是谬误的。西南升起,当然是直射北回归线,属于深圳的夏天,东非的冬天,动物迁徙往北。 但 ChatGPT 答复形式给人一种“貌似正确”的感觉,这某种程度是模仿人的形式。如果提问者只把它简略作为正确起源,也是危险的,阐明 ChatGPT 对专业知识训练有余,这是其余细分畛域的机会,或者将来微小的晋升空间。据说,OpenAI 的下一代曾经开始筹备用更宏大的参数对其进行训练,所以 ChatGPT 类的利用场景将十分之多。 ...

February 12, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:通过ChatGPT的API自己实现一个响应速度比官方更快的在线问答网站并通过宝塔上线国内可访问

ChatGPT是最近很热门的AI智能聊天机器人 用处方面相比于一般的聊天AI更加的宽泛,甚至能够帮忙你改BUG,写代码!!! 然而因为拜访限度,没有魔法办法与账号通常都无奈进行拜访,或者访问速度集满,上面是通过接入API实现的,不须要魔法办法也能够快速访问的在线网页 可间接调用本人的API部署,在线预览或源码 【wengjunda】 获取成果演示在线网页演示问答演示 调用API无需魔法办法快速访问ChatGPT介绍你好!我是ChatGPT,是一种基于自然语言解决和深度学习技术的机器人,能够帮忙你实现聊天,问答和写作工作。我能够主动生成文本,并且能够依据您的输出主动调整文本内容。我能够应用深度学习技术来剖析文本,并生成可读的文本。我还能够帮忙您解决文本了解问题,并生成更深刻的文本剖析。我能够帮忙您实现各种工作,包含文本生成,文本剖析,文本了解,文本摘要,问答零碎,聊天机器人等等。 Chatgpt官网接口演示 疾速部署上线形式宝塔服务器疾速部署 部署上线能够通过云服务器进行通过服务器搭建宝塔进行疾速上线部署,只须要把本地文件上传,配置好Nginx代理即可进行全网拜访

February 10, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:ChatGPT让程序开发更轻松

作者:京东科技 赵龙波“贾维斯,你在吗?” “随时待命,学生。” 相似《钢铁侠》里的人工智能助理贾维斯,ChatGPT或者是你的随时待命的助手。ChatGPT在大量文本数据上进行了培训,这使它可能了解单词和短语的上下文和含意,并生成高度相干的上下文响应。能实现撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等工作,作为一名开发人员,尝试摸索一下chatGpt对咱们的工作能有哪些帮忙。 (因为 ChatGPT对国内禁止拜访,以下是通过调用openAI的api接口实现的对话,所以界面与原生有所不同。网上很多种实现形式,不多赘述。) 先来看看chatGPT本人的答复: 每次答复都不一样,但都差不多的意思,这个答复比拟形象,如果再具体一些就好了。上面列出了一些应用场景: 答复一些根底的编程或者计算机问题 这应该对AI来说是小儿科了,但确是比拟罕用的性能,不懂就问。 生成正则表达式 这两个答案都是精确的。这样应用起来的确比搜寻要不便很多 编写脚本 如:shell脚本 这个脚本是正确的,再来一个简单的: 为了验证这个脚本是否正确,去服务器上运行了一下,是没有问题的,并且nginx门路就是nginx默认的文件夹门路,不必更改: 写sql语句也不在话下: 我这里问的比拟口语化,且写错了标点符号,它还是了解了。 shell脚本可能是AI应用它海量内容查问到相似的而后仿造的,但sql语句是它真的了解了问题并结合实际语法发明进去的。 文字命名格局转换: 文字格局转换有成熟的各种实现,这也算一种路径。 生成代码 比方:写一个简略获取每月最初一天的公共办法 下面实现不难,再尝试写一个蕴含多个办法的工具类,并一次生成: 不仅给出了代码,还把正文也打上了 甚至能够约定应用的java类版本: 如果你对这个写法不称心,同一个问题再次提问,还能给出其余写法: 我的项目中常常用到各种各样的工具类,兴许下次试试间接说出你要的性能,让AI给你写进去吧 起名字 如:给某个类命名 你正在看的这篇文章题目也是chatGpt起的,这是常常头疼类名应该怎么起的人的福音。 生成伪代码: 在技术方案设计或者探讨的时候如果须要写一些代码,能够尝试。 代码优化 如:代码bug修复: 甚至帮你把代码重写: 仍然能够,如果你想把代码用lambda重写,让它来试试。 技术材料翻译: 这是截取的G1英文文档的一段形容,这外面蕴含了一些G1垃圾回收器的参数信息,翻译时这些应该保留为英文,新生代和老年代这些特有名词也最好用英文示意才更业余,这些细节它都做到了,且它的翻译与中文版本的差异不大,简直没有谬误。 其余性能 如: 算法实现: 以上测试数据都比拟偏简略,但仍然能看出它的后劲。纯业务场景代码须要结合实际我的项目,置信如果让它学习训练某一个我的项目之后,或者他真的能够写出一些业务性能的代码来。google等一系公司也在钻研AI编程可能行,足以阐明其后劲。 能够在idea里装置NexChatGPT插件,不便随时调用查问。 如果有更好的应用场景idea,欢送留言探讨。 ps,最初一问:

February 10, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:花了半个小时基于-ChatGPT-搭建了一个微信机器人

置信大家最近被 ChatGPT 刷屏了,其实在差不多一个月前就火过一次,不会那会如同只在程序员的圈子外面火起来了,并没有被公众认知到,不晓得最近是因为什么又火起来了,而且这次搞的人尽皆知。 想着这么火的 AI 齐全能够好好玩一玩呀,于是就尝试着将 ChatGPT 接入到了集体微信中,实现在微信中调戏 AI。 先看几个聊天截图 还能够拉入到一个群,进行群聊,能够看到 ChatGPT 的训练数据相当还是比拟旧的,有些问题答复的还是历史的答案。不过从下面的 case 能够看到,目前的这个成果比以往要好很多的,最起码能够分割上下文了,不得不说,这相对是一个里程碑。 流程想要在微信中接入 ChatGPT 咱们须要如下几个步骤 胜利注册一个 OpenAi 的账号,获取的到一个 API key;基于开源我的项目 wechatbot 运行一个微信机器人程序;用微信扫码登录(倡议用小号);注册OpenAi 因为某些起因,在国内是无奈失常注册账号的,并且连网站都是无奈失常拜访的,具体的注册流程不在本文的探讨范畴之内,感兴趣的能够在 docs.qq.com/doc/DUE5NcFZQV1F5SHli 查看注册细节。 这里给大家演示一下注册胜利后,如何获取一个 API key,当咱们注册胜利并且登录当前,能够在链接 https://platform.openai.com/a...,在页面上点击 Create new Secret key 即可生成一个 API key,复制 API key寄存起来,后续备用。 运行机器人程序对于技术出身的敌人,程序的运行有几种形式,能够基于源码来运行,也能够基于 docker 来运行,阿粉这边为了简略,就间接通过 docker 来运行,在服务下面装置好 docker 后,间接运行如下命令即可。 docker run -itd --name wechatbot --restart=always \ -e APIKEY=刚刚生成的 API key \ -e AUTO_PASS=false \ -e SESSION_TIMEOUT=60s \ -e MODEL=text-davinci-003 \ -e MAX_TOKENS=512 \ -e TEMPREATURE=0.9 \ -e REPLY_PREFIX=ChatGPT: \ -e SESSION_CLEAR_TOKEN=下一个问题 \ docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/qingshui869413421/wechatbot:latest失常了说启动了过后,通过 docker ps 命令咱们能够看到有相应的 docker 过程如下。 ...

February 9, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:智商狂飙问了ChatGPT几个数据库问题后我的眼镜掉了

最近,ChatGPT 火爆全网,介绍其产品、公司、作者、技术和利用等方面信息,占据着整个互联网,仿佛不谈GPT如同就掉队了。 NineData 是多云数据管理平台,致力于让每个人用好数据和云。作为数据库畛域的技术创新团队。面对这么火ChatGPT,咱们 NineData 的工程师也针对ChatGPT,做了一些对于数据库畛域的相干测试,测试后果,真的是智商狂飙。不论是从SQL编写、SQL优化、数据库选型、表设计、实践意识、行业意识都有比拟高质量的答复。 GPT数据库问答本次问答次要是对GPT在SQL编写、SQL优化、数据库选型、数据库巡检、数据库实践、数据库倒退等五个方面。 SQL编写 从GPT答复来看,他根本了解了用户的意思,并提供了根本正确的SQL 写法,同时还提供具体文字说明。从这个案例能够看出,GPT曾经具备初步编写肯定简单SQL的能力,并且还有肯定的表设计能力。 SQL优化 不思考硬件、数据库架构、表设计等优化改变,单从这条 SQL上,GPT 从索引、查问列、后果集大小、缓存等方面优化的措施还是很全面和精确,并且最初还举荐用户查看 SQL语句的执行打算,能够说是提供了保姆式的 DBA 专家服务了。 数据库选型 在这个案例中,特地在需要中强调了时序和GIS信息,GPT也能敏锐地捕捉到用户的意思。在提供的计划中,举荐了在时序数据库方面有优良体现的InfluxDB,以及在GIS有良好反对的PostGIS,这两个数据库也是各自畛域的领导者。如果特地重视时序和空间天文的厂家,抉择这两个产品应该是最佳抉择之一。 数据库巡检计划 GPT对这个问题答复是比拟水的,假期前的数据库巡检,个别并不关注数据备份、数据一致性、用户拜访策略、平安配置等事项,反而是最初项安顿值班人员是SOP。 数据库实践 对于MySQL数据库索引常识,简直是所有开发者和MySQL DBA求职时必问问题之一。GPT的答复尽管没有深刻介绍索引的数据结构,然而这答复也不能说它是谬误的,毕竟它也说了索引是就义空间换取效率的一种措施和过多索引的问题。 数据库倒退 最初测试了一个更凋谢的问题,让GPT谈谈将来数据库发展趋势,这类问题是人人能够谈,但往往也是一般数据库使用者最欠缺的常识。GPT认为在大数据、云计算、高性能、多模和平安将是将来数据库倒退的趋势,这些观点根本与业界认知统一。 问答总结从下面测试能够看到GPT在SQL编写、SQL优化、数据库选型、数据库巡检、数据库实践、数据库倒退上都有比拟惊艳的体现,它不仅能齐全了解提问者的意思,而且大部分问题都给出了高质量的答复。不管这些问题是提供解决方案方面,还是须要给出最佳实际的计划。几年前,数据库行业呈现数据库自治服务,比方国外的Oracle主动驾驶、国内阿里云的DAS,将来联合GPT相似产品,可能数据库齐全自治服务将不远了。 GPT是什么Generative Pre-trained Transformer,简称GPT,中文意思是“生成式预训练转化模型”,它通过应用深度机器学习生成人类能够了解的自然语言。它是由驰名的AI公司OpenAI训练与开发,微软在2020年9月发表获得了GPT的独家受权,曾有音讯曝出微软将向OpenAI投资100亿美元。 2022年11月底,OpenAI推出ChatGPT利用。依据Sensor Tower数据,仅仅2个月工夫,ChatGPT就达到月活过亿,成为历史上增长最快的消费者应用程序。 <p align=center><img src="https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/5d3b66d2f76b402bbd993d6c17107836~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image" alt="ChatGPT月活过亿,成为历史上增长最快的消费者应用程序。" /></p> 最初看看GPT的自我介绍: <p align=center><img src="https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/e6797c5e8f224aa99d62160aebac3d0d~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image" alt="NineData 工程师测试 GPT 的自我介绍" /></p>

February 9, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:ChatGPT-支持的搜索引擎-Bing-究竟什么样

微软于2月8日北京工夫凌晨在 Redmond 线下举办一场媒体流动,围绕微软的产品以及 AI,颁布最新消息。这里咱们先回顾一下微软在 AI 上的布局。 2019年,微软向 OpenAI 投资10亿美元,成为了 OpenAI 严密的合作伙伴,而微软的 Azure OpenAI,于2021年推出,微软云服务客户能够应用各种 OpenAI 工具,如 ChatGPT 基于的 GPT-3.5 零碎,以及能够通过文本提醒生成图像的 Dall-E 模型。2022年11月底 ChatGPT 推出,迅速席卷互联网,用户迅速上了百万。 2023年1月初,微软曾经在探讨将 OpenAI 的技术纳入 Word、PowerPoint、Outlook 和其余应用程序,这样用户就能够用简略的提醒主动生成文本,2023年1月下旬,微软发表行将会把 ChatGPT 退出 Azure 云服务。 此外,新版微软必应+ChatGPT 的测试版会推出,在面对谷歌刚刚发表公布 Bard 聊天机器人的时刻,这场发布会就更容易引人注目。 之前网上流传的新版必应的特点是有一个聊天框,而不是搜寻框,你能够像人一样与搜索引擎对话,用自然语言查找信息和搜寻网络查问。 微软MVP实验室研究员 张雅琪(阿法兔) 微软最有价值专家(MVP),毕业于外交学院和香港大学,IT 技术社区创始人,中关村互联网研究院兼职研究员,屡次受邀在微软 Reactor 进行公开演讲,也曾在很多出名大学、多家出名基金进行过课程的讲授,酷爱钻研计算机历史和科技公司的商业模式。 发布会说了啥? 发布会提出,新版微软搜索引擎,在桌面上推出了测试版,挪动版也行将推出。 微软首席执行官 Satya Nadella 先下台,和大家开玩笑说咱们要议论 Kubernetes,所有人都笑了(哈哈)。Nadella 介绍了以后微软的状况,包含过来微软经验过的所有,和获得的业务里程碑,Nadella 提到了卡特总统和过后所面临的经济、通货膨胀问题。 他说:"微软将如何克服这些挑战?” 之后,Nadella 在分享了一些对于微软和技术的轶事后,(负责答复发布会问题的微软成员们)就开始答复对于 Bing ChatGPT 和 OpenAI 的问题了。 发布会新版微软必应 Waitlist 时,用户能够通过装置一个浏览器扩大,更快地取得 AI 工具,新的微软必应不是 Tay 2.0,明天起,微软由 ChatGPT 反对的搜索引擎 Bing,会凋谢给所有人试用,大家很快就能够试用新的必应了。 ...

February 9, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:ChatGPT最详细注册教程不注册直接使用教程

1. 注册应用之前有一些小伙伴想理解如何注册ChatGPT,明天就分享一个超具体的ChatGPT注册教程:ChatGPT超具体注册教程。 2. 不注册间接应用形式一:Merlin插件 Merlin插件能够让咱们在G内无需注册,也能够优雅的应用与ChatGPT一样的性能,目前每天只能收费应用15次,如果超过15次,你还想白P的话,能够更换IP、浏览器进行尝试。 形式二:代理网站 因为ChatGPT来势迅猛,国内也有了不少代理网站,咱们进到网站间接应用即可,非常不便,不过大家都懂的速度不是很快,感兴趣的小伙伴能够试试,说不定哪天就没了,这里分享1个绝对好用一点的:https://chat.forchange.cn。 形式三:ChatGPT客户端大佬D学生做了个Windows版的ChatGPT小工具,咱们下载后即可间接应用,当然因为网速等因素应用过程中也是会有一点点卡顿的,但白嫖的货色咱们也不能有过多的要求。 小工具在公号Python小二后盾回复CGPT获取~

February 9, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:ChatGPT集成之前让我们复习一下即将过时的知识

各大搜索引擎集成 ChatGPT 的步调曾经在逐渐加紧了。兴许这将极大的扭转搜索引擎的生态。那么就让咱们在时代迎来巨变之前,温习一下行将过期的搜索引擎常识吧。 搜索引擎个别查问规定在搜索引擎的时代,咱们能够通过搜索引擎来疾速的获取到咱们想要的信息。然而,如果咱们不晓得如何高效的应用搜索引擎,那么咱们就会节约大量的工夫在搜索引擎上。那么,如何高效的应用搜索引擎呢?上面,咱们就来看一下如何应用特殊字符在搜索引擎中进行高效的搜寻。 序号语法语法阐明示例示例阐明1+同 AND,搜寻蕴含多个关键词的后果搜寻 + 引擎搜寻蕴含【搜寻】和【引擎】两个词的页面2OR或者搜寻 OR 引擎搜寻蕴含【搜寻】或【引擎】两个词的页面3-减号,不蕴含减号前面词的页面搜索引擎 -百度搜寻不包含【百度】的【搜索引擎】的页面4""双引号,准确匹配"搜索引擎"准确匹配【搜索引擎】这个关键词的页面5*星号,通配符,含糊搜寻,星号代替某个字搜*引擎星号能够为任何字6@在用于搜寻社交媒体的字词前加上@trump @twitter搜寻 trump 的 twitter7$在数字前加上$搜寻特定价格camera $400搜寻 400$的 camera8#搜寻 # 标签#throwbackthursday搜寻标签 throwbackthursday9..两个点,在两个数字之间加上.. 在数字范畴内执行搜寻camera 500.. 500..1000搜寻 500−1000 − 1000 的 camera10filetype搜寻某一种文件类型的资源C++ filetype:pdf搜寻类型为 pdf 的 C++网页资源11site在指定站点搜寻C++ site:https://www.zhihu.com在知乎中搜寻和 C++相干的网页12cache查看网站的 Google 缓存版本,会间接显示缓存页面cache:weibo.com查看微博的谷歌快照13info在网址前加 info:,获取网站详情info:github.com搜寻 github 网站详情14related搜寻与某个网站有关联的页面related:sina.com和新浪网网站构造内容类似的一些其它网站15link返回所有链接到某个 URL 地址的网页link:www.csdn.net搜寻所有含指向【www.csdn.net】链接的网页16inurl搜寻查问词呈现在 url 中的页面inurl:搜索引擎搜寻链接 url 中有【搜索引擎】的网页17intitle搜寻查问词呈现在页面题目(title)中的页面,反对中文和英文intitle:搜索引擎搜寻页面题目中有【搜索引擎】的网页18intext搜寻查问词呈现在页面注释(title)中的页面,反对中文和英文SEO intext:搜索引擎在注释蕴含【搜索引擎】的网页中搜寻【SEO】19inanchor搜寻链接锚文字(即链接显示的文字)中蕴含搜索词的页面inanchor:前端搜寻链接锚文字中蕴含【前端】的页面20allinurl即 all+inurl 页面 url 中蕴含多个关键词的页面allinurl:SEO 搜索引擎优化相当于 :inurl:SEO inurl:搜索引擎优化21allintitle即 all+intitle 页面题目中蕴含多个关键词的页面allintitle:SEO 搜索引擎优化相当于:intitle:SEO intitle:搜索引擎优化22allintext即 all+inanchor 页面注释蕴含多个关键词的页面allintext:SEO 搜索引擎优化相当于:intext:SEO intext:搜索引擎优化23allinanchor即 all+inanchor 页面链接锚文字蕴含多个关键词的页面allinanchor:SEO 搜索引擎优化相当于:inanchor:SEO inanchor:搜索引擎优化24weatherweather/time/sunrise/sundown+城市名,返回城市的天气/工夫/日出工夫/日落工夫weather:beijing显示北京的天气25music或者用 songs,歌手名字+music/songs周杰伦 music返回周杰伦的各首歌曲表格援用自 https://evanli.github.io/blog...随堂样例搜搜 FastGithub 下载地址fastgithub 下载 site:www.newbe.pro ...

February 9, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:程序员大杀器带你玩转ChatGPT

作者:京东批发 栗鸿宇 ChatGPT简介ChatGPT是一款基于AI技术的机器人对话软件,它可能与用户进行智能化的聊天对话,帮忙用户解决日常生活中的问题,为用户提供丰盛的信息和服务。它集成了海量知识库,可能答复用户的各种问题,包含日常生活中的常识性问题、文理科业余问题等,并且可能依据用户的需要提供个性化的信息服务。 同时,ChatGPT还领有弱小的学习能力,通过收集互联网上海量的文本资源,并在交换中一直地学习用户的交换习惯和语言表达形式,从而一直优化本身的对话能力,让用户在应用ChatGPT时感到越来越天然和舒服。 总之,ChatGPT是一款先进的机器人对话软件,可能为用户提供丰盛的信息和服务,让用户在日常生活中取得更多便当和乐趣。 让ChatGPT本人介绍一下本人: 训练机制官网博客中介绍到,ChatGPT是基于GPT-3.5(模型card:https://datalearner.com/ai-re... )微调的后果。ChatGPT是InstructGPT的兄弟模型(InstructGPT是官网训练的一个比GPT-3更好的遵循用户用意的语言模型,是基于OpenAI的alignment research技术研发的,比GPT-3更强的语言模型)。ChatGPT的训练应用了基于人类反馈的强化学习( Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)。这点与InstructGPT一样,然而在数据收集方面有差别。OpenAI应用监督下的微调训练了一个初始模型:人类人工智能trainer提供对话,他们在对话中表演单方—用户和人工智能助理。这能够让训练者接触到模型编写的倡议,以帮忙组成对应的回应。 编程能力目前几家硅谷大厂都在朝着AI自动化编程致力: •DeepMind的AlphaCode,据说「吊打72%人类程序员」,但尚未凋谢; •传闻中谷歌的「神秘我的项目」Pitchfork,也还在酝酿中; •前段时间大火的GitHub Copilot次要是一个代码补全工具。 然而要说以上工具齐全代替人类程序员,它们还不够格。那么号称能学习人类思维来编程的ChatGPT能做到什么水平呢? 笔者首先丢给他一个LeetCode上经典的Hard难度问题:接雨水( https://leetcode.cn/problems/... ) 我在发问时并没有阐明这是一道编程题,ChatGPT也可能正确辨认并答复,阐明领有了一些了解提问者思维的能力。不到10秒钟,他就给进去了相应的示例代码,而且代码在leetcode上是能够AC的 然而下面的这些问题是不是间接通过搜索引擎搜进去,甚至是从AC的Solution外面摘抄进去的呢? 接着我给了一个面试时常常会问到的SQL问题: 这种应该就不是搜进去的,然而AI算法通过学习还是可能了解并写出答案。尽管这段代码还不能拿过去间接应用,然而根本逻辑是正确的,开发者能够依照实在的表构造批改后应用。 在答复的最初,ChatGPT甚至还会简略剖析下代码的逻辑,因而这款工具对于了解简单算法提供了很好的辅助伎俩。 作为试验,我又让他解释了下疾速排序的工夫复杂度: 能够看出尽管解释的内容绝对简略,然而对于有肯定根底的人还是能够疾速了解的。 所以各位近程面试的面试官要小心咯!因为你不晓得电话另一边的答复是不是来自于一个机器人的手笔 程序员终结者?我在日常沟通、业余解答、编程计划等方面和ChatGPT聊了很久,发现这个AI的确要比之前那些聊天机器人强很多,大多数状况下给出的答复都可能合乎预期 然而聊得多了就能发现,ChatGPT解决问题的策略更像是一个优良的答案缝合思路,看到题目先联想是否做过相似的,而后通过已知的答案缝合成另一个答案,所以我感觉现阶段ChatGPT让大量程序员就业还不太可能 从已有的成绩和调研来看,AI绘画出的图片(如Deep Dream、stable diffusion)能够抵得上很多有较长练习教训的人的程度,然而chatGPT输入的程序尚且达不到中高级程序员的可靠性,而且其给出的代码全副是办法级、片段式的,无奈间接满足一个残缺需要。如果把AI当做是一个私人助理,chatGPT是合格的,尽管他说的很多都是车轱辘话,然而也能保障说出的是“正确的,主观的,中肯的...”,尤其是针对编程问题和文科问题, 大部分时候给出的倡议还是挺靠谱的 (不靠谱的答复会非常明显,一眼看穿)。 因而,作为一个相似于Siri或是Google Assistant的聊天机器人来说,是相对比之前的AI好的,然而拿来写代码,我感觉基本上不太可能。因为程序员的工作不仅仅须要写代码,更须要遵循逻辑、依据简单的需要场景构思出符合要求的残缺工程。另外,依据我本身对于ChatGPT的测试后果来看,目前阶段,靠ChatGPT去写代码还不如靠搜索引擎,最多能看作一个助手,对于宽广程序员来说是一个不错的辅助工具。 至于代替程序员的工作,只能说如果有人如果能被这玩意代替,应该也找不到什么好工作…… 然而,这AI写车轱辘话的程度一流!营销号狂喜! ...

February 8, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:试了试用ChatGPT做Abaqus二次开发-绝绝子

最近ChatGPT很火,据说有了ChatGPT,许多高级码农都就业了。说来惭愧,自己从事abaqus">Abaqus仿真工作多年,实则并不善于编程,虽有肯定编程根底,但理论应用中,最要害的是须要相熟函数库,真心感觉没有几年我的项目教训,很难记住...因而写代码对我来说始终是件挺神秘的事件。但就是这样的小白,仅花10分钟,竟然搞定了一个简略的程序,真的太好玩了!☺鉴于是个小白,所以第一轮,先给GhatGPT出了一个最简略的题:请用python在abaqus中创立一个303030的立方体以下是ChatGPT用了不到1分钟给出的代码:间接复制过去,在Abaqus中run一下就生成了一个303030的立方体,如下图所示:(实际上,间接生成的语句有一个小谬误,但在运行时,能够很不便的批改过去, 真的只须要那么一丁点儿的编程基础知识)(每次问他,答复都有略微有点不同实现的办法或者排版等,但程序并没有大问题,如果有问题,那就再刷新一次,哈哈)第二轮,略微加大难度,来减少用户自定义尺寸和界面,在对话框输出:在Abaqus中创立GUI界面,要求用户输出立方体的长宽高。这一次工作绝对简单一些,间接Copy运行的话,尽管能实现用户界面,但无奈绘制出立方体。当然有了第一轮工作,我也稍稍有了点感觉,在ChatGPT中再更新几遍答复之后,发现是因为之前最初一栏多了一句话导致的,间接删除即可。以下是稍作批改后ChatGPT的答复,这一次Debug,对于萌新小白来说, 破费了半小时。生成了一个工工整整的用户界面,能够自定义立方体的尺寸 小结:1.    是个好工具,毕竟会写和会看是两回事,AI把代码都写得八九不离十了,还不会读嘛,尽管多多少少还是须要Debug一下,但学习效率真的倍增。对于萌新来说,花几分钟就能失去一个能运行的程序真的很有成就感,减少了学习的积极性~!2.    除了Abaqus以外,实际上咱们还测试了其余一些不那么热门的仿真软件,但成果就差很多,代码逻辑尽管对,但AI写进去的大部分函数压根就不存在,当然,这次要是因为软件本身的API函数库可供使用的函数太少。3.    当然啦,要代替人工还差很远,即便这么简略的例子,也呈现一些小谬误,更不用说一些更简单的例子了。但真是个好工具! 文章起源:技术邻 林丽 原文链接:https://www.jishulink.com/pos...

February 7, 2023 · 1 min · jiezi

关于chatgpt:OpenAI-ChatGPT-错误码-1020-怎么解决3-种方法

原文地址:https://bysocket.com/openai-c... 最近关上 chat.openai.com/chat 地址,如下图会提醒错误码:Access denied Error code 1020。这里通过学习和排查,总结了 3 种办法区解决这个问题。谬误页面内容如下: Access denied Error code 1020 You do not have access to chat.openai.com.The site owner may have set restrictions that prevent you from accessing the site.<!-- more --> I got an error when visiting chat.openai.com/. Error code: 1020 Ray ID: 78958ddssaa75d021 Country: CN Data center: sjc08 IP: 1.132.7.32 Timestamp: 2023-02-04 21:03:24 UTC 页面内容示意:你无权拜访 chat.openai.com。网站所有者可能设置了限度,阻止你拜访网站。还列出你国家、IP、工夫等等 一、错误码 1020 问题定位起因因为 OpenAI ChatGPT 在 Cloadflare 配置了阻止 TOR 端点。为什么呢?因为它的访问量在寰球指数级增长,所以思考稳定性,思考保护期网站不受入侵和歹意攻打,开启了 Cloadflare 提供平安的防火墙服务,配置并阻止临时不能反对的国家,比方中国等等。比方你代理的 VPN 被 Cloadflare 检测到了就限度了。 ...

February 7, 2023 · 1 min · jiezi