GPT-4内部的图像识别算法也进行了强化,不仅能深入分析图像本身,更能够领会图像背后的含义和幽默度。如果传达文本信息要花费大量的行文描述,那么GPT-4可以通过对图片的深入分析和反应,瞬间获知图像所表达的含义,并自然输出背后的幽默。
而今天,ChatGPT再次进化,摆脱Chat,升级到GPT-4。
新一代并不局限”chat(聊天)”,它有了一个质的飞跃——开始处理图像。GPT-4支持图像和文本输入,提供文本输出。
OpenAI表示,虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类,但在各种专业和学术基准上表现出人类水平。
在OpenAI提供的一个示例中,GPT-4准确地回答了几个网络图片为什么搞笑的问题,虽然解释得比较初级,但它确实能准确分析出图片中的各种元素,并分析出它们之间的逻辑。
此外,GPT-4已经开始具备一点点的幽默感,它已经可以讲出一些冷笑话。
OpenAI的总裁和联合创始人Greg Brockman,就亲自在YouTube上进行了一把直播,来实时演示Live Demo中,展示了GPT-4的真正实力——总结文章、写代码、报税、写诗……GPT-3.5做不到的, GPT-4轻松拿下。
ChatGPT在当下备受关注,它是基于OpenAI GPT技术的智能聊天机器人,拥有海量单词语料基础,有不少企业已经将其应用到工作中了,接下来给大家分享ChatGPT 3月4日最新免费共享账号,需要的话不妨一起来看看。
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最新的国产AI大模型已经开始测试了。这个新模型在中文优化和国产CPU训练方面都有重要的突破。这个新模型正在接受多方面的测试,包括性能测试和使用测试,以确保它能够轻松地满足用户的需求。
据介绍,对话机器人 ChatGLM(alpha内测版:QAGLM),这是一个初具问答和对话功能的千亿中英语言模型, 并针对中文进行了优化,现已开启邀请制内测,后续还会逐步扩大内测范围。
与此同时,继开源 GLM-130B 千亿基座模型之后,我们正式开源最新的中英双语对话 GLM 模型: ChatGLM-6B,结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。
经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、 反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 虽然规模不及千亿模型,但大大降低了用户部署的门槛,并且已经能生成相当符合人类偏好的回答。
ChatGLM 参考了 ChatGPT 的设计思路,在千亿基座模型 GLM-130B1 中注入了代码预训练,通过有监督微调(Supervised Fine-Tuning)等技术实现人类意图对齐。
ChatGLM 当前版本模型的能力提升主要来源于独特的千亿基座模型 GLM-130B。它是不同于 BERT、GPT-3 以及 T5 的架构,是一个包含多目标函数的自回归预训练模型。
2022年8月,我们向研究界和工业界开放了拥有1300亿参数的中英双语稠密模型 GLM-130B1,该模型有一些独特的优势:
双语: 同时支持中文和英文。
高精度(英文): 在公开的英文自然语言榜单 LAMBADA、MMLU 和 Big-bench-lite 上优于 GPT-3 175B(API: davinci,基座模型)、OPT-175B 和 BLOOM-176B。
高精度(中文): 在7个零样本 CLUE 数据集和5个零样本 FewCLUE 数据集上明显优于 ERNIE TITAN 3.0 260B 和 YUAN 1.0-245B。
快速推理: 首个实现 INT4 量化的千亿模型,支持用一台 4 卡 3090 或 8 卡 2080Ti 服务器进行快速且基本无损推理。
可复现性: 所有结果(超过 30 个任务)均可通过我们的开源代码和模型参数复现。
跨平台: 支持在国产的海光 DCU、华为昇腾 910 和申威处理器及美国的英伟达芯片上进行训练与推理。
2022年11月,斯坦福大学大模型中心对全球30个主流大模型进行了全方位的评测2,GLM-130B 是亚洲唯一入选的大模型。
在与 OpenAI、谷歌大脑、微软、英伟达、脸书的各大模型对比中,评测报告显示 GLM-130B 在准确性和恶意性指标上与 GPT-3 175B (davinci) 接近或持平,鲁棒性和校准误差在所有千亿规模的基座大模型(作为公平对比,只对比无指令提示微调模型)中表现不错(下图)。
图1. 斯坦福大学基础模型中心对全球 30 个大模型的评测结果(2022年11月)
ChatGPT是如今非常受欢迎的智能聊天机器人,能够帮助用户解决各种问题,有不少企业已经将其应用到工作中了,接下来给大家分享ChatGPT 6月9日最新免费共享账号,感兴趣的不要错过。
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令人捧腹大笑的GPT-4:穿越幽默时空,揭秘最冷笑话!
GPT-4内部的图像识别算法也进行了强化,不仅能深入分析图像本身,更能够领会图像背后的含义和幽默度。如果传达文本信息要花费大量的行文描述,那么GPT-4可以通过对图片的深入分析和反应,瞬间获知图像所表达的含义,并自然输出背后的幽默。
而今天,ChatGPT再次进化,摆脱Chat,升级到GPT-4。
新一代并不局限”chat(聊天)”,它有了一个质的飞跃——开始处理图像。GPT-4支持图像和文本输入,提供文本输出。
OpenAI表示,虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类,但在各种专业和学术基准上表现出人类水平。
在OpenAI提供的一个示例中,GPT-4准确地回答了几个网络图片为什么搞笑的问题,虽然解释得比较初级,但它确实能准确分析出图片中的各种元素,并分析出它们之间的逻辑。
此外,GPT-4已经开始具备一点点的幽默感,它已经可以讲出一些冷笑话。
OpenAI的总裁和联合创始人Greg Brockman,就亲自在YouTube上进行了一把直播,来实时演示Live Demo中,展示了GPT-4的真正实力——总结文章、写代码、报税、写诗……GPT-3.5做不到的, GPT-4轻松拿下。
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《ChatGPT》2023年3月4日免费共享账号
ChatGPT在当下备受关注,它是基于OpenAI GPT技术的智能聊天机器人,拥有海量单词语料基础,有不少企业已经将其应用到工作中了,接下来给大家分享ChatGPT 3月4日最新免费共享账号,需要的话不妨一起来看看。
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ChatGPT国产版发布: 中文支持更佳、国产CPU训练首秀
最新的国产AI大模型已经开始测试了。这个新模型在中文优化和国产CPU训练方面都有重要的突破。这个新模型正在接受多方面的测试,包括性能测试和使用测试,以确保它能够轻松地满足用户的需求。
据介绍,对话机器人 ChatGLM(alpha内测版:QAGLM),这是一个初具问答和对话功能的千亿中英语言模型, 并针对中文进行了优化,现已开启邀请制内测,后续还会逐步扩大内测范围。
与此同时,继开源 GLM-130B 千亿基座模型之后,我们正式开源最新的中英双语对话 GLM 模型: ChatGLM-6B,结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。
经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、 反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 虽然规模不及千亿模型,但大大降低了用户部署的门槛,并且已经能生成相当符合人类偏好的回答。
ChatGLM 参考了 ChatGPT 的设计思路,在千亿基座模型 GLM-130B1 中注入了代码预训练,通过有监督微调(Supervised Fine-Tuning)等技术实现人类意图对齐。
ChatGLM 当前版本模型的能力提升主要来源于独特的千亿基座模型 GLM-130B。它是不同于 BERT、GPT-3 以及 T5 的架构,是一个包含多目标函数的自回归预训练模型。
2022年8月,我们向研究界和工业界开放了拥有1300亿参数的中英双语稠密模型 GLM-130B1,该模型有一些独特的优势:
双语: 同时支持中文和英文。
高精度(英文): 在公开的英文自然语言榜单 LAMBADA、MMLU 和 Big-bench-lite 上优于 GPT-3 175B(API: davinci,基座模型)、OPT-175B 和 BLOOM-176B。
高精度(中文): 在7个零样本 CLUE 数据集和5个零样本 FewCLUE 数据集上明显优于 ERNIE TITAN 3.0 260B 和 YUAN 1.0-245B。
快速推理: 首个实现 INT4 量化的千亿模型,支持用一台 4 卡 3090 或 8 卡 2080Ti 服务器进行快速且基本无损推理。
可复现性: 所有结果(超过 30 个任务)均可通过我们的开源代码和模型参数复现。
跨平台: 支持在国产的海光 DCU、华为昇腾 910 和申威处理器及美国的英伟达芯片上进行训练与推理。
2022年11月,斯坦福大学大模型中心对全球30个主流大模型进行了全方位的评测2,GLM-130B 是亚洲唯一入选的大模型。
在与 OpenAI、谷歌大脑、微软、英伟达、脸书的各大模型对比中,评测报告显示 GLM-130B 在准确性和恶意性指标上与 GPT-3 175B (davinci) 接近或持平,鲁棒性和校准误差在所有千亿规模的基座大模型(作为公平对比,只对比无指令提示微调模型)中表现不错(下图)。
图1. 斯坦福大学基础模型中心对全球 30 个大模型的评测结果(2022年11月)
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ChatGPT是如今非常受欢迎的智能聊天机器人,能够帮助用户解决各种问题,有不少企业已经将其应用到工作中了,接下来给大家分享ChatGPT 6月9日最新免费共享账号,感兴趣的不要错过。
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