chatgpt实际是怎样工作的?

文章翻译自:ChatGPT 是 OpenAI 的最新语言模型,比其前身 GPT-3 有了重大改进。与许多大型语言模型类似,ChatGPT 能够为不同目的生成多种样式的文本,但具有更高的精确度、细节和连贯性。它代表了 OpenAI 大型语言模型系列的下一代产品,其设计非常注重交互式对话。创建者结合使用

一文带您快速梳理ChatGPT、GPT4 和OpenAPI的关系

最近最火的几个词无疑是ChatGPT、GPT4 和OpenAPI,那么这三者究竟有什么关系呢?本文将带您进行快速梳理!

【1】从零开始学习目标检测:YOLO算法详解

目标检测目标检测的目标是在图像或视频中检测出目标的位置和边界框,

Segment Anything Model (SAM)——分割一切,具有预测提示输入的图像分割实践

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Chat GPT国内懒人专用版(基于镜像网站开发使用)

小伙伴们肯定都知道沸沸扬扬的Chat GPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),美国Open AI研发的聊天机器人程序 ,于去年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的工具,它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上

不降级解决No module named ‘tensorflow.contrib‘

完美不降级解决No module named 'tensorflow.contrib',不用老是换环境

四种确定K-means最佳聚类个数的方法(K-means++)——附代码

k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。其中,ai是第i个点到与i相同聚类中其他点的平

chatgpt一键生成 PPT

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【联邦学习(Federated Learning)】- 横向联邦学习与联邦平均FedAvg

横向联邦学习也称为按样本划分的联邦学习,可以应用于联邦学习的各个参与方的数据集有相同的特征空间和不同的样本空间的场景,类似于在表格视图中对数据进行水平划分的情况。例如,两个地区的城市商业银行可能在各自的地区拥有非常不同的客户群体,所以他们的客户交集非常小,他们的数据集有不同的样本ID。然而,他们的业

用 ChatGPT 辅助学好机器学习

探索更高效的学习方法可能是有志者共同的追求,用好 ChatGPT,先行于未来。作为一个人工智能大语言模型,ChatGPT 可以在帮助初学者学习和实践机器学习方面发挥重要的作用。提供基础知识:ChatGPT 可以回答关于机器学习的基本问题,例如什么是有监督学习、无监督学习、强化学习等等。初学者可以通过

CSDN接入AIGC辅助创作,对此你怎么看?

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深度学习环境配置(pytorch版本)----超级无敌详细版(有手就行)

全体目光向我看齐,我宣布个事:看完这个,妈妈再也不用担心我不会配置深度学习环境了!!!

机器学习中的数学原理——分类的正则化

通过这篇博客,你将清晰的明白什么是分类的正则化。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记,主要是用来分享一下我在 机器学习中的学习笔记及一些感悟,也希望对你的学习有帮助哦!感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言!这一篇就更新一下《 白话机器学习中的数学——分类的正则化》

LabVIEW+OpenCV快速搭建人脸识别系统(附源码)

本篇博客将介绍如何使用LabVIEW 和 SFace 快读实现人脸识别系统

NILM非侵入式负荷识别(papers with code、data)带代码的论文整理——(论文及实现代码篇) 全网最全

非侵入式负荷识别(NILM,non-intrusive load monitoring)领域的深度学习论文及代码实现,全网最全。

波士顿房价数据集进行数据预处理和模型训练(Python)

根据数据预处理的过程和步骤,对波士顿房价数据集进行数据预处理和模型训练(需要将数据集切分为训练集和测试集)在进行模型训练时进行数据按列归一化、特征规约/特征抽取等数据预处理操作,训练出高分模型后在测试集上进行测试,在测试集上验证准确度。这几天没有更新就是在做这个数据预处理的大作业和其他的大作业。现在

chatgpt的多种免费使用方式

很多朋友因为各种限制无法开通#ChatGPT Plus,而申请OpenAI的GPT-4 API也要慢慢排队(我的也还没下来)。推出的 https://www.steamship.com/。:这算是玩AI的人之间共通的秘密了—在Hugging Face上白嫖别人的公开Space,比如如下的。需要注册,