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。
海量的私有云基础架构可能会对你的组织造成危害。专家Ed Moyle将讨论如何以及何时考虑使用云整合来减少云泛滥。 对大部分组织来说,云的采纳具有十分重要意义。尽管在当今企业界大规模的采用公有云,私有云部署仍然是大型组织的中流砥柱。虽然有些统计数据表示私有云的使用量开始下降,但过去这几年所遗留下来的私有云规模还是颇为可观的,对于某些大型机构,例如财富500强公司,仍然维持着几十个独立的私有云环境的情况也并不少见。 但是,这可能会带来几种潜在的安全问题。当环境在使用范围上重叠时,它可能代表了次优或甚至低效率的资
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。
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
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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。
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。
大型语言模型使用强化学习中的人类反馈来学习,这个过程中与人类对话的提问通常是通俗易懂的,也就是说,大型语言模型可以理解并回答一般人能听懂的问题(可以看到,后面我们所提到的技巧,用到我们日常的交流中也是可以更清晰的表达自己的目的的)。因此,即使我们不进行prompt学习,也可以使用大型语言模型来帮助我们解决问题了。但是,如果想要解决更加专业,更加复杂的问题,就需要我们学习prompt工程,以便更好的让大型语言模型来输出我们想要的结果。
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。
如果是人类来回答这个问题,即使在情景不明确的情况下也能在快速澄清后给出回答,但对机器来说,除非依赖大量人为制定的规则,回答这样的问题难度堪比“哥德巴赫猜想”。
---- 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
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。
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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。
开放式对话问答可以被视为两种任务:段落检索和对话问答,前者依赖于从大型语料库中选择候选段落,后者需要更好地理解问题的上下文来给出答案。针对开放式问答,本文提出ConvADR-QA框架方法,即利用历史答案提高检索性能,从而提升问答效果。在基准数据集OR-QuAC上的实验结果表明,在检索和问答生成阶段下都优于现有的基线模型。
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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
Prompt工程是一种相对较新的学科,用于开发和优化提示,以有效地使用语言模型(LMs)进行各种应用和研究主题。Prompt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Prompt工程来改善LLMs在各种常见和复杂任务上的能力,
ChatGPT 的横空出世,让很多人焦虑不已,不过,你完全不需要为此焦虑,因为比 AI 更强大永远是驾驭 AI 为自己所用的人类。
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