分类： 数据科学及AI人工智能
搭建chatgpt：从环境配置到模型训练
搭建chatgpt可能对于初学者来说是一个有一定难度的任务，但是如果你按照以下步骤一步步进行，不仅可以成功进行环境配置，还可以训练你自己的chatgpt模型。
1.……
谷歌新AI模型一键试衣换装，细节不变姿势随意换
【新智元导读】谷歌的新AI模型，直接解决了AI换装的两大难题——既保留衣服细节，又能随意换姿势。以后再剁手，恐怕要更容易了！
一键换装，被谷歌给实现了！
……
GPT模型tokenization（词元化）工作原理揭示
在GPT模型中，tokenization（词元化）指的是将用户输入的文本分割成token（词元）的过程，以让GPT能更好地理解输入文本的词义、句法和语义，以及生成更连贯的……
Tensorflow学习笔记：模型建立与训练篇
一. Python 函数装饰器
装饰器：修改其他函数的功能的函数
def hello(a_func()):
def first():
print("hello,")
a_func()
p……
TensorFlow核心组件系列之Graph的底层机制
Graph（计算图）是TensorFlow的核心组件。在TensorFlow中，Graph承担着重要的角色，用于表示深度学习模型的计算过程和数据流动。
Graph的底层机制涉及TensorFl……
苹果MR牛在哪儿？瞄准3D互联网空间计算做生产工具
一、聚焦空间计算，苹果MR想做生产工具
7年磨一剑，苹果MR Apple Vision Pro深夜问世就已刷爆朋友圈，售价3499美元，差不多两万五人民币，明年年初开卖。话不……
ChatGPT背后的人工神经网络跌宕80年，从命运多舛到颠覆世界
图源：pixabay
撰文 | 孙睿晨
责编 | 李珊珊
今天，ChatGPT等大型语言预训练神经网络模型已经成为广为人知的名字，GPT背后的算法内核——人工神……
深度学习进阶篇-预训练模型[2]：Transformer-XL、Longformer、GPT原理、模型结构、应用场景、改进技巧
1.Transformer-XL： Attentive Language Models Beyonds a Fixed-Length Context
1.1. Transformer-XL简介
在正式讨论 Transformer-XL 之前，我们先来看看经典……
深度学习进阶篇-预训练模型[3]：XLNet、BERT、GPT,ELMO区别优缺点
1.XLNet：Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding
1.1. 从AR和AE模型到XLNet模型
自回归模型（Autoregressive Model, AR），通过……
苹果Vision Pro和chatGPT-4，开启“智力盈余”新时代
2023 年已经接近过半，但是还没有什么人说这一年是“XX 元年”，毕竟我们在乐观时代的乐观情绪鼓动下，已经把“AI 元年”“VR 元年”“元宇宙元年”，以及区块链、Web3……
OpenAI发展史与chatGPT实现原理
科技不断发展的过程中，我们一直希望让物体具有类似人的品质。电影，小说中充斥着大量对未来科技的畅想，例如钢铁侠中的JARVIS(Just A Rather Very Intelligen……
State of GPT：OpenAI官方第一次分享大模型内部原理和RLHF训练细节
来源 | web3天空之城
OpenAI的创始成员，前特斯拉高级 AI 总监 Andrej Karpthy 刚在微软 Build 2023 开发者大会上做了专题演讲：State of GPT（GPT 的现状）。……
GPT编程开发：用于复杂代码生产所需要满足的必要条件
GPT用于复杂代码生产所需要满足的必要条件
现在很多人都在尝试用GPT直接生成代码，试图通过自然语言指导GPT完成传统的编码工作。但是，几乎没有人去真正认真的……
微软Build 2023开发者大会：OpenAI创始人Andrej Karpthy揭秘GPT训练细节
OpenAI的创始人之一，大神Andrej Karpthy刚在微软Build 2023开发者大会上做了专题演讲：State of GPT（GPT的现状）。
题目很普通，内容很劲爆。
大家都知道Ope……
微软提出Control-GPT：GPT-4实现可控文本到图像生成
转载自：机器之心 | 编辑：小舟、梓文
扩散模型虽好，但如何保证生成的图像准确高质量？GPT-4或许能帮上忙。
文本到图像生成领域近两年取得了很大的突破，从 G……
华为拥抱人工智能，将推出盘古GPT, 参数规模比肩GPT-4
华为是一家著名的科技公司，拥有强大的技术实力和独特的研发能力，在人工智能领域也有着不俗的表现。近日，据悉华为即将推出盘古GPT产品，这一消息引起了广泛……
GPT-2到GPT-4的演进探索，大语言模型创意能力到底几何？
本文探讨了GPT-2到GPT-4的创造性，并分析了这些模型在不同创造性测试中的表现。作者使用了三种测试来衡量模型的创造性：Remote Associates Test、Alternate Us……
Mu-scaling：大模型科研新范式，无需训练即可预知表现
智源研究院认知与数据团队提出了Mu-scaling：一种基于最大更新参数化(Maximal Update Parametrization, MUP)的损失预测方法。该方法通过MUP放缩规则，生成一组……
什么是Transformer？大语言模型技术原理
人们的工作和生活已经离不开数据访问，而几乎所有平台背后的数据存储和查询都离不开数库。SQL作为一种数据库的查询和处理语言历史悠久，最早由IBM于上世纪70……
QQ AI绘画大模型技术揭秘——QQGC
2022年来，AIGC概念迅速出圈并快速形成产业生态，成为继PGC、UGC之后新的数字内容创作形式。QQ影像中心提出了自研的AI画画技术方案——QQGC，本文作者富宸、王锐……
Pandas AI与ChatGPT超强结合导入LLM大型语言模型，爆赞！
Python Pandas是一个为Python编程提供数据操作和分析功能的开源工具包。这个库已经成为数据科学家和分析师的必备工具。它提供了一种有效的方法来管理结构化数……
nanoGPT：古诗集为例,训练一个自己的gpt模型
使用nanoGPT，手把手带你训练一个属于自己的GPT模型，基于gpt2，优点是cpu也可以跑，简单，快速（LLaMa的模型训练太耗费gpu，很多人也跑不了，所以暂时选择这……
入门 NLP 自然语言处理，如何使用 Python 绘制词云图？
如何使用 Python 制作词云图。
作为 NLP 中最简单的部分，非常适合大家作为入门 NLP 自然语言处理的案例。
本篇文章会给大家详细介绍绘制词云图的整体流程和具……
吴恩达生成式AI课程上线，手把手教你用ChatGPT API构建应用！
吴恩达又给AI社区送福音了。
今日，吴恩达在推特上宣布三门新的生成式AI课程上线。
这三门课包括：
1. 使用OpenAI的ChatGPT API构建系统：通过这门课，可以超……