听说GPT4模型更大、参数更多，功能更强，具体它好在哪里？

AI作画：Stable Diffusion的试用记录，以及Stable Diffusion的原理介绍

循环神经网络(RNN)是可以处理序列数据的神经网络，它在处理语音、文本、视频等序列信息时表现卓越，可以通过前一个时刻的输出状态和当前的输入状态计算出当前的输出状态，从而实现对序列数据信息的存储和处理。通过 PyTorch等深度学习库，我们可以方便快捷地定义和运行RNN模型，实现对序列数据的处理和分析。

人们对于大型语言模型的期望可以分为两种：成为专家和成为通才。Finetune和Prompt是实现这两种期望的常用技术，而Adapter技术则是一种更加高效的方式——加外挂，可以帮助大型语言模型用更低的成本，更好地适应不同的任务，成为真正的通才

本文介绍了机器学习任务中常见的三种类型：回归、分类和生成式学习，并且以ChatGPT和AI生成语音为例，分析了不同类型任务的输出类型、目标、方法和评价指标等。本文还介绍了找出函数的三个步骤：设定范围、设定标准和达成目标，并且讨论了训练资料数量对于模型选择的影响。最后，本文探讨了两种生成策略：各个击破和一次到位，并且提出了一种取长补短的方法：先一次到位后各个击破，并且以diffusion model

人们对于大型语言模型的期望可以分为两种：成为专家和成为通才。Finetune和Prompt是实现这两种期望的常用技术，而Adapter技术则是一种更加高效的方式——加外挂，可以帮助大型语言模型用更低的成本，更好地适应不同的任务，成为真正的通才

循环神经网络(RNN)是可以处理序列数据的神经网络，它在处理语音、文本、视频等序列信息时表现卓越，可以通过前一个时刻的输出状态和当前的输入状态计算出当前的输出状态，从而实现对序列数据信息的存储和处理。通过 PyTorch等深度学习库，我们可以方便快捷地定义和运行RNN模型，实现对序列数据的处理和分析。