GPT 学习资料

最新推荐文章于 2024-06-14 15:44:14 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-14 15:44:14 发布 · 383 阅读 · 1 ·
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博客主要围绕GPT 2.0模型展开，提及该模型效果惊人，并对其进行解读，展现了GPT 2.0在信息技术领域的相关特性与表现。
GPT学习笔记-聚类（clustering）
woohooli的专栏
05-19 1404
聚类是一种非常有用的无监督学习技术，它的主要目的是发现数据的内在结构和模式。在许多实际应用中，我们可能没有明确的目标变量或预测目标，但我们仍希望了解数据的组织方式，或者找出数据中的特定模式或组。这就是聚类的价值所在。尽管聚类是无监督的（即我们不需要任何标签或目标变量来引导学习过程），但这并不意味着聚类是无目的的。：聚类可以帮助我们理解数据的结构和模式，例如，哪些数据点是相似的，哪些数据点是不同的，数据中是否存在特定的群体或者异常值等。：聚类的结果可以作为其他机器学习任务的输入。
小白的GPT学习笔记
zbl_coco的博客
03-21 834
本文是一个GPT学习资源的汇总和摘要，并且主要偏向RLHF训练，之后有空的话会进行深入的学习，毕竟自然语言处理这一块会是将来的大趋势。文章里标红色的资料都是很优质的资料，个人认为很适合入门的同学看。
GPT学习路线分享！
12-29 2219
GPT学习路线分享！
【Datawhale开源学习笔记】GPT 从入门到应用
sinat_34365157的博客
06-05 1306
总结起来，GPT 是一项令人兴奋的技术，它为自然语言处理领域带来了革命性的进展。我们在这篇文章中简单探讨了 GPT 的基本概率、版本以及它在教育的应用。从初次接触 GPT 到了解如何应用它，我们一同揭开了这个神奇模型的面纱。GPT 的强大之处在于它通过海量的训练数据和先进的深度学习技术，使得机器能够理解和生成人类语言。不论是生成文章、回答问题、自动摘要还是对话系统，GPT 都表现出了惊人的能力，并在学术界和实际应用中广泛受到认可。然而，我们也要意识到，GPT 作为一种语言模型，仍然存在一些挑战和限制。
GPT系列学习笔记：GPT、GPT2、GPT3GPT系列学习笔记：GPT、GPT2、GPT3
weixin_43378545的博客
03-21 1503
GPT、GPT2、GPT3的共同点是其结构都基于Transformer的Decoder层。区别在于：模型一个比一个大，数据量一个比一个多。GPT为常规语言模型GPT2卖点指向zero-shotGPT3卖点指向Few-shot。
ChatGPT资料汇总学习
03-19
│ ChatGPT资料汇总学习.rar │ Training language models to follow instructions with human feedback.pdf │ 三分钟看懂ChatGPT.pdf │ 从ChatGPT到通用智能新长征上的新变化.pdf │ 从CHAT_GPT到生成式AI.pdf │...
ChatGPT从0到1学习资料汇总，入门/原理/应用/场景/实操，最好的GPT学习中文文档
06-06
这是一个由 Spark 闪闪团队发起的开源中文 ChatGPT 教程文档及社区，旨在帮助所有 GPT 学习者在 AI 时代到来的当下更好地利用 ChatGPT 等工具提高自身的工作、学习效率、更好地享受生活。 虽然叫做「ChatGPT」教程...
GPT4free 开源代码学习资料
05-17
GPT4free 开源代码学习资料，仅供参考
GPT+Midjourney提示词-学习资料.zip
04-25
基于GPT技术：ChatGPT是基于著名的语言模型GPT（Generative Pre-training Transformer）技术开发的，GPT技术可以让ChatGPT具有更强的语言理解和生成能力，从而实现更加自然、流畅的对话效果。 可扩展性强：ChatGPT...
Task04 学习GPT
微信公众号（年更选手）：数据闲逛人 | Github开源项目：数分/数挖study路线 https://github.com/jc-dian/python_data_analysis
09-19 254
文章目录前言1 GPT2和语言模型1.1 什么是语言模型1.2 语言模型的Transformer1.3 与BERT的一个不同之处1.4 Transformer 模块的进化1.5 语言模型入门: 了解GPT21.6 深入理解GPT2 的更多细节1.7 GPT2总结2 可视化 Self- Attention2.1 Self-Attention2.2 图解 Masked Self_attention2.2 GPT2 的Self-Attention2.3 GPT2 全连接神经网络3 语言模型之外3.1 机器翻译3
超大型语言模型少样本学习（GPT-3作者亲解）
12-20
最近的工作表明，通过对大量文本语料库进行预训练，然后对特定任务进行微调，在许多NLP任务和基准测试方面取得了实质性进展。虽然这种方法在架构中通常与任务无关，但它仍然需要成千上万个样例的特定于任务的微调数据集。
GPT系列学习笔记：GPT、GPT2、GPT3
xiyou__的博客
08-19 9876
GPT、GPT2、GPT3的区别和联系。
利用GPT来学习数据分析
yang1015661763的博客
10-31 1537
Pandas提供了多种方法来处理这些问题，例如，我们可以使用fillna函数来填充缺失值，使用dropna函数来删除包含缺失值的行或列；Pandas的groupby函数是一个非常强大的工具，它可以让我们对数据进行分组，然后对每个组应用各种函数。最后，我们打印了DataFrame的内容。通过GPT，我们可以生成各种复杂的案例代码，从而在实践中学习和掌握Pandas的各种功能。提问：Pandas的groupby函数是一个非常强大的工具，它可以让我们对数据进行分组，然后对每个组应用各种函数，请给出示例。
GPT学习笔记
DeerEyre的博客
12-28 550
GPT1/2/3论文解读
跟着GPT学习——神经网络基础
最新发布
weixin_44465920的博客
06-14 772
神经网络是一种模仿大脑神经元结构的软件，用于解决复杂的模式识别问题。其工作原理类似于人类通过观察和学习来识别和理解信息。 输入层：接收输入数据（如图像像素）。 隐藏层：处理和提取数据中的特征。 输出层：生成最终的预测结果。
神经网络算法：一文搞懂GPT（Generative Pre-trained Transformer）
2401_84033492的博客
04-02 7213
GPT策略：直接微调模型。在模型的输出层添加一个线性层，将GPT的输出转换为对应类别的概率分布。
GPT学习路线分享
12-29 1170
GPT学习路线分享
【NLP之transformer | Datawhale-9月】Task04：学习GPT
alicedog的博客
09-19 303
1 什么是语言模型 1.1 自编码（auto-encoder）语言模型 自编码语言模型的优缺点： 优点：自然地融入双向语言模型，同时看到被预测单词的上文和下文 缺点：训练和预测不一致。训练的时候输入引入了[Mask]标记，但是在预测阶段往往没有这个[Mask]标记，导致预训练阶段和Fine-tuning阶段不一致。 自回归（auto-regressive）语言模型：语言模型根据输入句子的一部分文本来预测下一个词。日常生活中最常见的语言模型就是输入法提示，它可以根据你输入的内容，提示下一个单词。 1.2
GPT从入门到精通之 GPT 模型入门及原理介绍
Debug_Snail的专栏
06-08 4632
敏捷开发，在国内逐步兴起，不管什么公司都追求开发模型的更新跟进。敏捷开发从传统零售，到银行，药企都掀起了一波浪潮。 那面对不同行业，不同公司的不同风格，敏捷开发出现了本地化的适配。不过最终的目标是一致的，追求快速迭代，小步快跑，适应市场需求。 针对敏捷开放，需要提高效率，所以来记录下高效实战经验。关于测试部分，敏捷开放是怎样的流程呢？ 第一步：定制效率工具的流程 第二部：跟进US边界User case 第三步：提交测试计划 第四步：进行测试，所有问题直接提交给负责人来处理修复 第五步：未完成修
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