-
第十三章 ChatGPT让数字人更加智能
第十三章 ChatGPT让数字人更加智能 第十三章 ChatGPT让数字人更加智能 随着AR/VR、虚拟引擎、3D建模等软硬件技术的日臻成熟，数字人迎来了重大发展契机——充分利用新技术完善沉浸式体验，极大地提升数字人的商业价值与扩展应用领域。例如，数字人可以扮演向导的角色，与用户进行多模态互动，即“面对面”低延迟地进行实时交互交流，为用户提供路线规划、... -
07 关于ChatGPT的其他疑问
07 关于ChatGPT的其他疑问 07 关于ChatGPT的其他疑问 ChatGPT会取代搜索引擎吗 人们经常会把谷歌、百度等搜索引擎拿来和ChatGPT进行比较。但是ChatGPT并不是一个搜索引擎。相对于传统的搜索引擎，ChatGPT更像是一个智能助手，可以帮助用户获得有关某些主题的信息，并以对话的形式回答问题。它不仅提供了信息，而且还可以根据... -
第二章 快速迭代的发展历程
第二章 快速迭代的发展历程 第二章 快速迭代的发展历程 在ChatGPT一词中，Chat是指对话方式，GPT是指背后的技术，其是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。它用于文本问答、文本摘要、语言翻译、文本分类、代码生成和对话对答等工作中。从最初版本的GPT-1到GPT-4（ChatGPT），仅用4年时间ChatGPT就实现了快速的迭代式演... -
02 OpenAI API
02 OpenAI API 02 OpenAI API OpenAI API是OpenAI公司提供的一种在线服务，可以让开发人员轻松访问OpenAI的人工智能技术，以在自己的应用程序、网站或产品中使用这些技术。API提供了一种简单的接口，可以通过发送请求和获得响应来使用OpenAI的技术。 哪些场景适合使用OpenAI API呢？通常情况下，Open... -
概述
概述 什么是 Chat？ 核心能力 了解代码 编辑代码 运行命令 自动化工作流程 开始 我可以用 Chat 做什么？ 模式 自定义模式 上下文 代码编辑 制表符 检查站 规则 型号选择 历史和成本 代码审查 管理长时间的对话 导出聊天 复制聊天 问题... -
Spark-Scilit-X1-13B开源大模型，高效AI开发工具
一、前言：为什么说它解决了 AI 开发的核心痛点？ 二、技术深析：3 大突破点奠定 “高效开发” 基石 1. 架构创新：Spark 引擎原生集成（核心差异点） 2. 性能优化：13B 模型的 “轻量革命” 3. 生态兼容：零成本对接现有开发栈 三、性能实测：碾压同类模型的 5 组关键数据 四、开发实战：3 类场景的 “效率暴击” 演示 场景 1：... -
前言
前言 前言 FOREWORD 当我们还停留在千篇一律的“基础设施层、数据层、平台层、应用层、用户层”的互联网架构图之时，大洋彼岸的互联网技术已经又取得了跨时代的进步。 马斯克称ChatGPT将颠覆世界；微软为ChatGPT投资数百亿美元，并计划将其整合到Office办公软件和Bing搜索引擎之中；在一些高校和学术机构中，兴起了关于用ChatGPT... -
04 ChatGPT的核心技术是什么
04 ChatGPT的核心技术是什么 04 ChatGPT的核心技术是什么 ChatGPT的核心技术是基于人工神经网络的自然语言处理技术。具体来说，它使用了一种名为GPT（Generative Pre trained Transformer）的大型深度学习模型。 GPT模型的前身是Transformer模型（一种用于自然语言处理的深度学习模型），它在... -
第二十章
第二十章 动态编程 自修改程序 eval 魔法 特殊类型的 eval 添加变量和方法 在运行时创建类 绑定 Send 移除方法 处理未定义方法的调用 在运行时写程序 深入探索 冻结对象 { "title" : "第二十章" , "ctime" : "2019-01-08 00:03:00" ... -
BERT 上的动态量化（Beta）
BERT 上的动态量化（Beta） 简介 1.设置 1.1 安装 PyTorch 和 HuggingFace 转换器 1.2 导入必要的模块 1.3 了解辅助函数 1.4 下载数据集 2.微调 BERT 模型 2.1 设置全局配置 2.2 加载经过微调的 BERT 模型 2.3 定义分词和评估函数 3.应用动态量化 3.1 检查模型大小 ...
