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【代码】仿ChatGPT3.5的问答系统。
首当其冲的是：多知识点聚合处理场景下，Embedding-Search召回精度较低的问题。一个仓库有 N 条记录，每个记录有 M 个属性；用户希望对 x 条记录的y 个属性进行查询、对比、统计等处理。# 多知识点——简单查询Q: 皮蓬、英格利什和布兰德的身高、体重各是多少？# 多知识点——筛选过滤Q: 皮蓬、英格利什和布兰德谁的第一位置是 PF？# 多知识点——求最值Q: 皮蓬、英格利什和布兰德谁
随着数据量的增加和计算能力的提升，机器学习和自然语言处理技术得到了飞速发展。预训练模型作为其中的重要组成部分，通过在大规模数据集上进行预训练，使得模型可以捕捉到丰富的语义信息，从而在下游任务中表现出色。
状态转移概率一般是不知道的，所以我们需要 model-free 的方法，如 MC 和 TD。
和贝尔曼方程一样，得到 v*(s) 和 v*(s‘）以及 q*(s,a) 和 q*(s’, a’) 的关系，这就是贝尔曼最优方程的核心思想。得到 v(s) 和 v(s‘）以及 q(s,a) 和 q(s’, a’) 的关系，这就是贝尔曼方程的核心思想。(这里不能把求和替换成 max 的原因是，我们只能让 v* 最优，因为 p 由系统决定，我们无法决定）（4）即把（2）带入（1），把 （1）带入（2）
当我们谈论知识图谱时，我们指的是一种结构化的知识表示形式，是一种描述真实世界中事物及其关系的语义模型，用于描述实体之间的关系。它通过将知识组织成图形结构，提供了一种更全面、准确和智能的信息处理方式。知识图谱在搜索引擎优化、智能推荐、问答系统等领域中起到重要作用，能够帮助计算机理解和处理信息，提供个性化、精准的结果，并促进知识的共享和应用，是人工智能领域中的一个重要分支。它通过将各种数据、信息和知识
在绿联NAS私有云上本地化部署DeepSeek-R1大语言模型教程。DeepSeek 是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 (成立于2023年7月17日) 研发的推理模型，该模型采用强化学习进行后训练，旨在提升推理能力，尤其擅长数学、代码和自然语言推理等复杂任务。
知识图谱是一个语义网络，它表示并关联现实世界中的实体。这些实体通常对应于人物、组织、物体、事件和概念。头实体 → 关系 → 尾实体主语 → 谓语 → 宾语这种网络表示法使我们能够提取并分析这些实体之间存在的复杂关系。知识图谱通常伴随概念、关系及其属性的定义——即本体。本体是一种正式规范，它在目标领域中定义了概念及其关系，从而为网络提供了语义。搜索引擎和其他网络上的自动化智能体使用本体来理解特定网页
构建数据集：在构建数据集阶段，需要将清洗后的数据整理成适用于 GPT-3 微调的格式。数据清洗：数据清洗是一个关键步骤，因为它可以帮助去除数据中的噪声和无关信息。在收集数据时，请务必遵守相关网站的使用条款和政策，尊重数据隐私和知识产权。需要注意的是，这个示例代码只进行了简单的数据清洗和构建数据集，您可能需要根据实际需求对其进行进一步优化。然而，为了真正实现气候变化的缓解和适应，还需要全球范围内的协
介绍如何用最简单的方法将知识图谱加入到RAG的原因、挑战和具体方法，详细实现可见源码。
接下来，使用OpenAI的GPT-3 API循环分析数据集的每个列，并将分析结果添加到一个结果列表中。最后，打印了每个列的分析结果。在本示例中，我使用GPT-3来分析给定的CSV文件中的数据，并生成相应的报告。请注意，这种方法可能会受到OpenAI API的限制，您需要确保您的数据量和提示不会超出OpenAI API的访问限制。此外，您可能需要根据您的具体情况对生成的分析报告进行后期处理和编辑。但
GPT是由OpenAI于2018年发布的模型。它采用了Transformer的编码器架构，通过自回归语言模型的方式进行预训练。
一文梳理了几个主流LLM的发展及演化。
它的架构明显得益于先进的 OCR 功能，能够熟练地转录图像和文档中的文本内容，在解读图表和数字方面的性能也得到了提高。Idefics2 的一个突出特点是其全面的训练理念，它融合了公开可用的数据集，包括网络文档、图像字幕对和 OCR 数据。它的性能提升和技术创新凸显了将视觉和文本数据结合起来，创建复杂的、能感知上下文的人工智能系统的潜力。简化视觉特征与语言主干的整合，标志着 Idefics2 与其前
通过测试发现，设计合适的Prompt工程以后，GPT3.5可以基于样例准确生成Cypher，但是对于样例没有覆盖的问句，Cypher经常会错误生成。进行排序（评估样例问题和当前提问的相似程度），然后拼接为长度小于2048的字符串传入GPT3.5的接口（GPT-3.5 的上下文最多支持 2k 汉字或 8k 英文字符 的内容）；配置时，GPT4不会生成Cypher，GPT3.5会使用网络资料生成Cyp
随着科技的飞速发展，人工智能已深入到各个领域。古籍AI大语言模型（LLM）。荀子不仅是先秦时期伟大的朴素唯物主义的思想家，也是一位散文大家。他在语言学理论的阐述上又是一位开拓者、奠基人。荀子系列专为古籍智能处理而设计，这一系列模型的推出将推动古籍研究与保护工作的新发展，提高中华传统文化传承的效率与质量。
ChatGPT强大的自然语言理解力和表达力，目前只表现在通用领域。一旦进入专业领域，ChatGPT经常“一本正经，胡说八道”。此时用特定领域的知识对模型进行微调是时间成本和经济成本最高的解决方案。
更强的语言生成能力：ChatGPT 4 基于 GPT-3.5 架构，拥有更大的模型参数和更多的训练数据，从而具有更强的语言生成能力。更好的可解释性和可控性：ChatGPT 4 增加了一些新的功能，如可控的文本生成、条件生成、生成模板等，从而使得模型的可解释性和可控性更好。这可以提高模型对用户意图和需求的理解和响应能力，同时也可以提高模型的安全性和可靠性。总之，ChatGPT 4 的优势在于其更强的
GPT-3.5 是 GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型的一个版本，是 OpenAI 公司在 GPT-3 模型基础上进行改进和优化而得到的。GPT-3.5 拥有巨大的模型规模和参数量，具有更强大的语言生成和对话生成能力。它采用了基于 Transformer 架构的深度神经网络，通过在大规模语料库上进行预训练和微调，可以生成高质量、流利、连贯的文本。GP
今天我们来总结以下大型语言模型面试中常问的问题。
通过LLM，我们能够处理更复杂的任务，提高效率，降低成本，并创造出全新的商业模式和服务。但是，同时伴随LLM的普及和发展，对数据隐私和伦理的考量也越发重要。LLM技术的应用场景不断扩展，涉及到的大量用户数据可能被用于训练和优化模型，在收集、存储和使用过程中的隐私数据就有泄露和滥用的可能性；这些模型能够生成高度逼真的文本，从简单的新闻摘要到复杂的创意写作，它们的能力几乎无所不能。在自注意力机制和位置
近几年，自然语言处理的发展很大程度上要归功于大型语言模型（LLMs）在规模上的不断扩展，其展现出了惊人的zero-shot和few-shot能力，也促成了prompting技术的发展，用户只需要在prompt中给LLM输入几个简单的样例即可对新任务进行预测。上述生成的分析方案为用户提供了关于LLM的「中间思维过程」的提示，加入额外的提示可以提高结果的准确性和一致性，反过来会提高MathPrompt
原文：zh.annas-archive.org/md5/6de8906c86a2711a5a84c839bec7e073。
从了解到，该平台至今已索引来自YouTube近17,245个视频，内容总时长超过276,556分钟。平台规划未来将扩充更多视频源，包括增加来自TikTok的视频索引。此外，还计划利用Whisper等技术转录没有字幕的视频，并定期通过自动化方式从YouTube和TikTok刷新导入最新视频，以不断丰富索引库内容。同时，平台也将提供一个页面记录所有用户之间在视频内容上的实时交流对话，以方便回顾与分享。
现在已经有很多 ChatGPT 的套壳网站，以下分享验明 GPT-4 真身的三个经典问题，帮助你快速区分套壳网站背后到底用的是 GPT-3.5 还是 GPT-4。大家可以在这个网站测试：https://ai.hxkj.vip，免登录可以问三条，登录之后无限制。咱们使用免登录的额度测试就已经够用了。
快来加入GateKeep的学习大家庭吧，让我们一起探索知识的奥秘，享受学习的乐趣！GateKeep正是这样一款神奇的工具，它能够将复杂的知识转化为直观的动画演示，让你在轻松愉快的氛围中掌握知识要点。同时，它还能根据你的错题记录，为你提供针对性的练习，帮助你巩固知识点，避免再犯同样的错误。GateKeep的智能推荐功能，能够根据你的学习进度和兴趣，为你量身打造个性化的学习路径。然而，现在，一场学习的
大模型幻觉问题是指AI生成与事实不符或虚构信息的现象，在医疗、金融等高敏场景可能造成严重后果。文章分析其四大成因：数据噪声、微调过拟合、奖励设计缺陷及推理缺陷，并分类为事实冲突、虚构内容等类型。提出检索增强生成（RAG）和黑白盒检测两大解决方案，通过外部知识库和概率分析等技术降低42%幻觉风险。建议企业全生命周期防控，结合数据清洗、诚实样本和多模态检测等措施。该问题是大模型本质特性衍生的核心挑战，
需要注意的是，GPT模型并没有真正的理解问题，它仅基于预训练过程中学到的语言知识和模式来生成输出。因此，对于实际应用中的问题，需要进行适当的后处理或评估来确保生成的结果的质量和准确性。生成输出：根据模型的设计和任务要求，前向传播过程可能会在每个时间步长生成一个单词或标记，也可能是在整个序列上生成一次性的输出。类比中的预训练阶段强调了模型（或学生）在大量数据中无监督地学习语言和信息的能力，而微调阶段
Claude 3 已上线，支持GРТ-4 联网传文件、语音对讲、DALL·E 3、图片识别
【配套新书教材】《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】新书特色：本书从自然语言处理基础开始，逐步深入各种NLP热点前沿技术，使用了Java和Python两门语言精心编排了大量代码实例，契合公司实际工作场景技能，侧重实战。
【代码】关于问gpt-3.5-turbo的一些网络知识，tcp/ip，物理层，数据链路层，网络层，传输层，应用层。
GPT-3 是一种预训练语言模型。它是由 OpenAI 公司开发的，是目前世界上最大的预训练语言模型。GPT-3 使用了一种叫做 Transformer 的网络结构，这种网络结构在自然语言处理领域非常流行。GPT-3 可以被用来生成文本、翻译文本、做语义推理等。...
用php写的请求chatgpt3.5 非流输出模式（不是打字特效）的代码示例，这种非流模式一般用于批量生产文章。通过chatgpt你可以大量生产伪原创文章，提供网站收录。近期我们会增加一个wordpress通过GPT批量发布文章的功能（通过关键字批量生成标题然后再批量提问，或者导入标题列表然后批量向chatgpt提问）。$text['text'] = "对不起，我不知道该怎么回答。$text['t
hello大家好，不记得之前大家是否记得我发布过一个chantgpt，不过一段时间就收费啦，今天我又给大家带来一个免费的chantgpt。它的使用次数3.5是完全免费的，但是4.0就会有些限制，但是不要担心，也是完全免费的，这个是个文本模型，可以帮助我们查询资料，查文档，帮助我们写作等等，所以你还在等什么呢。
注意：文章内容参考了斯坦福CS324 - Large Language Models课程，以及。在之前的两篇博客当中，我们已经了解了大模型的能力和大模型的架构。现在，我们要剥开洋葱的第一层，开始讨论这些模型是如何构建的。任何机器学习方法的起点都是训练数据，因此这就是我们开始的地方。
不管你在世界的哪个地方，我一定会，再次去见你的。
在文本摘要方面，GPT-4o能够快速准确地提取文本中的关键信息，并生成简洁明了的摘要，帮助用户快速了解文本的主要内容。除了以上几个方面的技能，GPT-4o还拥有强大的情感分析、知识图谱构建以及语义搜索等高级技能。它能够对文本进行情感分析，判断文本的情感倾向，并给出相应的建议。同时，GPT-4o还能够构建知识图谱，将各种信息进行关联和整合，形成完整的知识体系，为用户提供更加全面和深入的信息服务。此外
curl、postman、okhttp、retrofit简单访问gpt-3接口
【代码】Chatgpt3.5 在python上的简单应用。
目录一、介绍二、官方使用案例三、我写的案例（支持上下文）项目地址http://chat.xutongbao.top/一、介绍https://platform.openai.com/docs/models/overview编辑编辑二、官方使用案例编辑登录后复制const { Configura...
BigGAN代码生成器部分解读
而ChatGPT-4在推理（5星）比ChatGPT-3.5有较大的提升，同时简明（4星）也有很多大的提升。但是ChatGPT-4在生成内容的速度方（2星）便明显的降低，这也可能是提升了推理的严谨性和简明的内容所造成的时间延长。ChatGPT-3.5 针对速度进行了特别的优化，也是ChatGPT目前版本中生成内容速度最快的版本（5星），但是ChatGPT-3.5在推理（3星）和简明（2星）方面略显不
（1）大模型能够做什么？（2）初步调用OpenAI API？（3）对OpenAI的思考？
在人工智能领域，猎户星空大模型的发布无疑是一个里程碑。作为一个具有140亿参数的多语种大模型，猎户星空在一个包含2.5万亿token的多样化数据集上进行了训练，涵盖了中文、英语、日语、韩语等多种语言。在多语言环境下的一系列任务中，它展现出了卓越的性能，尤其在中文处理上的表现，使其成为700亿以下参数基座模型中的佼佼者。Orion-14B系列大模型有以下几个特点：基座20B参数级别大模型综合评测效果
本文探讨了大语言模型(LLM)智能体的14项关键技术，包括基本概念、记忆机制、工具使用等核心组件。传统LLM存在局限性，而增强型智能体通过引入外部工具、记忆系统和规划能力实现更强大的功能。文章详细解析了短期/长期记忆机制、Toolformer模型、MCP协议、ReAct框架等关键技术，并介绍了多智能体协作模式和主流开发框架。作者预测2025年将是智能体技术成熟和应用爆发的重要节点，这些组件协同工作
GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)是一个大型的预训练语言模型，由 OpenAI 开发。它目前并不是开源的，而是作为一项有偿服务提供。但是，OpenAI 在其官网上提供了一些关于 GPT-3 的文档和技术细节，以及如何使用 GPT-3 的信息。...
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