现在我们已经概述了 ChatGPT 建立后的工作情况。但它是如何建立的呢？它的神经网络中的1750亿个权重是如何确定的？基本上，它们是大规模训练的结果，基于人类编写的大量文本（在网络上、书籍中等）。 正如我们所说，即使考虑到所有训练数据，神...
训练 ChatGPT 的很大一部分工作就是向它“展示”大量来自网络、书籍等的现有文本。但事实证明，还有另一个看似重要的部分。 一旦完成了对原始语料库的“原始训练”，ChatGPT 中的神经网络就可以开始生成自己的文本、继续提示等。然而，虽然...
人类语言——以及产生它的思维过程——似乎总是代表着复杂性的顶峰。事实上，人类大脑——“仅”有约 1000 亿个神经元（或许还有 100 万亿个连接）的网络——可能对此负有责任，这一事实似乎有些引人注目。也许你可以想象大脑中不仅仅是神经元网络...
如上所述，在 ChatGPT 中，任何一段文本都由一系列数字有效表示，我们可以将其视为一种“语言特征空间”坐标的要点。 所以当ChatGPT延续一段文本时，就相当于在语言特征空间中追踪一条路径。 但是现在我们可以问是什么让这条路径对应于我们...
如何产生“有意义的人类语言”？过去我们可能认为这不是人脑。但现在我们知道 ChatGPT 神经网络可以做得很好。然而，这可能是我们唯一的选择，对于人类来说，没有什么比这更简单或更容易取得成功的了。 但我主要担心的是，ChatGPT 的成功隐...
ChatGPT 的基本概念非常简单。从网络、书籍等中人类生成的文本的大量样本开始。然后训练神经网络生成“这样的”文本。具体来说，通过“提示”启用它，然后继续“按照训练的方式”生成文本。 正如我们所见，ChatGPT 中真正的神经网络由非常简...
人工智能驱动的制造业革命将会出现。这场革命的历史重要性或许并不亚于一个多世纪前的工业革命。顶级制造商、投资者和机构纷纷加入游戏。微软、谷歌、Adobe、百度、阿里巴巴、科大讯飞等各大厂商均展示了新一代人工智能产品。 为什么这次机会比元宇宙去...
Anaconda安装Anaconda是什么？打开应用程序。包含 conda、Python 等 180 多个科学包和依赖项，Anaconda + Jupyter Base 已成为大多数机器学习/数据分析开发人员的标准开发环境。 Anacond...
OpenAI发展史在科技日新月异的时代，一群有远见的企业家和科学家共同决定建立一个非盈利的人工智能研究机构，名为OpenAI，旨在推动友好的人工智能技术造福全人类。他们面临着商业竞争、伦理冲突、社会压力和技术挑战等各种困难，但他们不断创新，...
在TensorFlow中，Operation（运算）是核心组件之一，就是计算图。它代表计算图中的节点并执行各种数学运算、数据处理和转换操作。 其中，每个Operation都有自己的计算逻辑和属性来体现他所做的具体操作。运算范围可以从简单的数...
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