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。
目前官网的标价是:每1,000 token 收费0.002 美元,约为 750 个单字。但是目前 API 不会记得你的 conversation 内容,也就是说,openapi 是没有 context 信息的。如果你希望 chatgpt 足够智能,能够像网页版本一样跟你产生真正有上下文的对话,那么你每次调用API 时,都必须叠加上之前的对话内容,而文字越多,花费的token 就越多。所以token 的花费会是指数型增加。
大数据文摘出品 最近ChatGPT太火了,想必大家都玩的不亦乐乎吧? 不管是提什么稀奇古怪的要求,ChatGPT似乎都能给你满意的答案。 当然,有时候也会让你“惊喜”。 不过,看惯了人类教ChatGPT做事,有没有看过人类给ChatGPT打工? 比如说,让写小说都不在话下的ChatGPT创作漫画,自己帮它画出来。Medium上一位博主就这么干了,文摘菌尽量在不改变原文的基础上带大家看看这篇博客,真的非常有趣了! 和ChatGPT合作画出超现实主义漫画 博主先是确认了一下,ChatGPT目前还不能画画……
如果你在日常工作中使用CSS,那么你的主要目标很可能集中在使事情看起来是正确的。最终得到的正确结果远比如何实现更重要。这意味着相比正确的语法和视觉效果我们更少关注CSS的实现原理。
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。
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。
使用一个大型语言模型的一个令人兴奋的事情是,我们可以用它来构建一个定制的聊天机器人,只需要很少的工作量。在这一节中,我们将探索如何利用聊天格式(接口)与个性化或专门针对特定任务或行为的聊天机器人进行延伸对话。
张晋军 京东商城基础架构部服务治理组负责人 京东技术11.11基础架构峰会讲师 十六年一线研发经验,十六年软件开发经验,作为京东商城基础架构部服务治理组负责人,目前主要负责CallGraph和JSF
选自Quantamagazine 机器之心编译 作者:Mordechai Rorvig 机器之心编辑部 这家由 OpenAI 前核心员工组成的 AI 创业公司,正在努力打开 Transformer 的黑箱。 在过去的两年里,人工智能在自然语言处理领域的突破达到了惊人的水平。很多重要的突破都是基于谷歌在 2017 年提出的 Transformer 架构。 但在模型之下,我们仍然不知道 Transformer 对其处理的单词做了什么。从普遍的理解来看,它们能够以某种方式关注多个单词,从而可以立即进行「全局」分
1.只看教程,不动手实战 这个可以说是学习的最大的一忌,也是提醒过最多的一个注是事项!网上的教程有许多许多,各个语言,各个知识点,各方面的都有,java,html5,css3等的一些,随便一搜就一大把,毕竟互联网最大的优势之一就是资源共享!但是很多人看教程就只是看教程,不动手实操。即使博客的教程,视频教程再好,自己不动手实操,写代码,这样的学习方式,记忆根本不深刻,容易遗忘,到头来,可能什么都没学会!而且有些教程,如果没有跟着动手实操,可能会蒙圈。个人建议:要挑觉得适合自己的教程,也要动手实操,写代码。即使
Github 上有众多优秀的开源项目,大多数 IT 从业者将其当做了予取予求的工具库,遇到什么需求,先去 Github 搜一把,但有没有想过有一天自己也可以给开源事业做一些贡献呢?本文将会以 incubator-dubbo 项目为例,向你阐释,给开源项目做贡献并不是一件难事。
大家好,我是雁卿,之前由于职业发展规划,面试了10多家公司,分享了一些面试题目和作为求职者的面试经验。
前 言 从事web前端的人很多,每个人的学习方式,学习习惯基本不会一模一样!关于web前端(或者直接互联网),大家都知道,是做到老,学到老的一个行业。之前写文章的时候,我说过很多学习的方式和建议。今天换一下,说一下我个人不建议的学习方式,或者我个人觉得是妨碍进步的学习方式,希望大家引以为鉴!如果大家有什么补充和指点的,欢迎指出。大家一起交流意见,互相帮助! 具体情况 一、只看教程,不动手实战 这个可以说是学习的最大的一忌,也是提醒过最多的一个注是事项!网上的教程有许多许多,各个语言,各个知识点,各方面的都
在这里我不会试图说服你为什么需要阅读技术和研究论文。我们在日常生活中使用的几乎所有算法都来自技术文献或者以教程或更简单的代码形式出现。你很有可能会遇到一些非常深奥和简洁的问题,而没有任何标准的教科书解决方案,这时,通过阅读密集的技术文献来分析这些问题就派上用场了。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 这家由 OpenAI 前核心员工组成的 AI 创业公司,正在努力打开 Transformer 的黑箱。 在过去的两年里,人工智能在自然语言处理领域的突破达到了惊人的水平。很多重要的突破都是基于谷歌在 2017 年提出的 Transformer 架构。 但在模型之下,我们仍然不知道 Transformer 对其处理的单词做了什么。从普遍
软件架构的发展经历了从单体架构、垂直架构、SOA架构到微服务架构以及到现在最新的service mesh(网格服务架构)的过程。借用dubbo的网站架构发展图和说明:
每天给你送来NLP技术干货! ---- 作者:Mordechai Rorvig 转自机器之心 这家由 OpenAI 前核心员工组成的 AI 创业公司,正在努力打开 Transformer 的黑箱。 在过去的两年里,人工智能在自然语言处理领域的突破达到了惊人的水平。很多重要的突破都是基于谷歌在 2017 年提出的 Transformer 架构。 但在模型之下,我们仍然不知道 Transformer 对其处理的单词做了什么。从普遍的理解来看,它们能够以某种方式关注多个单词,从而可以立即进行「全局」分析。但这究竟
---- 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
参加码出架构的班,孤尽老师发现很多同学回答问题不全面,没有结构化思维。 我发现自己也没有系统化掌握结构化思维。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云