ChatGPT的工作记忆容量:一项实证研究

人工智能技术的快速发展正在推动我们向着通用人工智能的目标不断迈进。在这个过程中,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)展现出了令人惊叹的能力,其中ChatGPT无疑是最引人注目的代表之一。然而,我们对这些模型的认知能力仍存在诸多未解之谜,其中工作记忆(Working Memory)就是一个值得深入探讨的重要方面。本文将系统地探讨ChatGPT的工作记忆容量,通过设计巧妙的...

ChatGPT实战100例 - (20) 如何玩转影刀RPA

文章目录 ChatGPT实战100例 - (20) 如何玩转影刀RPA 背景 需求 需求分析与流程设计 一、需求收集 二、流程梳理 三、可行性分析 流程设计(详细步骤) 具体步骤的影刀RPA实现 流程图 总结 AIGC在影刀RPA中的使用总结 其他RPA步骤中可能用到AIGC的地方展望 总结 ChatGPT实战100例 - (20) 如何玩转影刀RPA 背景 影刀RPA(RPA:Robotic Proc...

【生成式AI的发展方向,是Chat还是Agent?】Chat与Agent的并驱前行

目录 前言一、整体介绍(一)生成式AI在对话系统(Chat)领域(二)生成式AI在自主代理(Agent)领域 二、技术对比(一)技术差异(二)优势和劣势(三)技术挑战 三、未来展望(一)发展趋势(二)哪个方向更有前景(三)社会和经济影响 小结 前言 随着生成式AI技术的不断进步,关于其未来发展方向的讨论也愈发激烈。究竟生成式AI的未来是在对话系统(Chat)中展现智慧,还是在自主代理(Agent)中体现...

chatgpt】归一化前训练测试集拆分还是归一化后训练测试集拆分

先拆分数据集然后归一化 在进行机器学习建模时,应该先进行训练测试集拆分(train-test split),然后对训练集进行归一化,再使用训练集的归一化参数对测试集进行归一化处理。这样可以确保归一化过程不泄露测试集的信息,从而避免数据泄漏。具体原因如下: 避免数据泄漏:如果先归一化再拆分数据集,测试集的信息可能会影响训练集的归一化参数(例如,均值和标准差),这会导致数据泄漏,从而影响模型的泛化能力和性能...

一文学会鉴别“套壳”ChatGPT模型

一文学会鉴别“套壳”ChatGPT模型 随着ChatGPT等明星模型的诞生,市场上也开始出现一些“套壳”现象,即部分模型表面标榜原创或先进,实则在核心算法上与知名模型高度相似。作为技术探索者,如何拨开迷雾,识别这些“李鬼”,成为我们共同的课题。今天,我们就来谈谈如何科学地检测一个大模型是否为套壳ChatGPT。 1. 引言 近年来,AI和自然语言处理(NLP)技术取得了长足进步,催生了诸如百度的文心一言...

chatgpt】如何查找torch.Tensor的属性和方法

文章目录 PyTorch 官方文档使用文档和示例文档结构示例使用内置帮助功能 要查找 torch.Tensor 的属性和方法,你可以参考 PyTorch 的官方文档。官方文档详细列出了所有的类、方法、属性以及示例代码。这是了解 PyTorch 以及学习其各种功能的最佳资源。 PyTorch 官方文档 你可以在以下网址找到 PyTorch 的官方文档: PyTorch 文档主页https://pytorc...

探索ChatGPT是如何改变癌症护理

了解生成式人工智能(尤其是 ChatGPT)如何通过高级数据集成和个性化患者管理来增强诊断和治疗,从而改变癌症治疗。了解 Color Health 的创新副驾驶模型及其对早期检测和患者结果的影响。 近年来,人工智能与医疗保健的融合为癌症治疗带来了令人兴奋的进步。这一变化的核心是生成式人工智能,它可以分析大量患者数据并产生改善诊断和治疗的见解。随着生成式人工智能的不断发展,尤其是在处理各种类型数据的能力方...

chatgpt】 PyTorch 中view方法改变张量的形状,-1是特殊参数,用于自动推断维度的大小

文章目录 `view` 的用法示例1. 基本用法2. 使用 `-1` 自动推断维度3. 重塑高维张量 总结 在 PyTorch 中, view 方法用于重塑(reshape)张量。它的作用类似于 NumPy 中的 reshape 方法。 view 方法可以改变张量的形状,而不改变其数据。 -1 是一个特殊的参数,用于自动推断维度的大小。 view 的用法 tensor.view(*shape) 方法接受...

自然语言处理(NLP)——Rasa chatbot在输入问题时没有反应

        如果你的Rasa chatbot在输入问题时没有反应,这可能是由几个不同的问题导致的。以下是一些可能的原因和解决方法: 1. 意图和实体识别         确保你的NLU模型能够正确识别这些问题中的意图和相关实体(比如部门名称)。 1.1 解决方法         检查NLU训练数据(通常位于`data/nlu.yml`),确认是否有足够的例子覆盖了这些询问的变体,并且正确地标注了意图和...

chatgpt】pytorch中requires_grad=True

在 PyTorch 中,requires_grad=True 是一个非常重要的标志,它指示 PyTorch 是否需要为某个张量计算梯度。这在训练神经网络时尤为关键,因为我们通常需要通过反向传播来更新模型参数,以最小化损失函数。 requires_grad=True 的作用 当你将 requires_grad=True 设置给一个张量时,PyTorch 会开始跟踪该张量上的所有操作,以便在你调用 back...
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2024-07-25 14:44:02 1721889842