ChatGPT｜必看 10 篇论文

ChatGPT：对话生成与预训练技术,
最新推荐文章于 2024-08-25 23:04:10 发布
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#人工智能 #深度学习 #ChatGPT #AI

ChatGPT是一个基于GenerativePre-trainedTransformer的模型，专门用于生成与用户输入相匹配的智能响应。这些响应可短可长，涵盖了广泛的文本形式。提供的资源包括10篇相关的英文论文，可供下载研究。
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ChatGPT 是一种专注于对话生成的语言模型。它能够根据用户的文本输入，产生相应的智能回答。这个回答可以是简短的词语，也可以是长篇大论。其中 GPT 是 Generative Pre-trained Transformer（生成型预训练变换模型）的缩写。

本人已经收集，下载打包了该模型相关的10篇论文。需要的可以下载，是英文的。

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ChatGPT 是一种专注于对话生成的语言模型。它能够根据用户的文本输入，产生相应的智能回答。关于ChatGPT的十篇必看论文推荐
Paper简读 - ChatGPT相关的InstructGPT
AGI
02-03 4032
Step1: Collect demonstration data, and train a supervised policy. 收集示范数据，训练监督政策。Step2: Collect comparison data, and train a reward model. 收集对比数据，训练奖励模型。三个数据集：SFT Dataset (13k)、RM Dataset (33k)、PPO Dataset (31k)。模型具有泛化性，和先验知识，Few-shot，工具，可用性，正常的地方。
了解chat-GPT必须要读的论文汇总
qq_42693848的博客
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今年在nlp领域，最靓的仔要数chat-gpt了，未来也可能颠覆搜索行业，甚至其他行业也会慢慢的被颠覆被取代，作为技术人员，为了保证饭碗，必须跟进相关技术的发展。目前梳理了一下chat-gpt技术的脉络，通过该脉络可以比较系统的了解chat-GPT背后的技术。论文的链接在最后的参考文献中，读者可以自行下载。可以说nlp的发展，从2017年的transformer(Attentino is all you need)文章问世就已经进入了新的纪元。
如何使用 ChatGPT 总结书籍、文章或研究论文？
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但有时，它会产生幻觉，或者给你一个无法访问互联网的错误消息。ChatGPT如何为你生成摘要 所需材料：你需要一台能够连接互联网的设备，一个OpenAI账户，以及一篇文章、研究论文的URL或一本书的标题。在输入提示后，粘贴你的文章或研究论文的链接，ChatGPT会知道你需要它给你一个摘要。1、查找要总结的文章、论文或书籍 如果你需要ChatGPT帮助总结一篇文章或研究论文，请在网上找到它，并在一个单独的选项卡中打开。3、输入你的请求 在聊天框中，输入"TLDR："，然后是你的文章或研究论文的链接。
chatgpt论文 chatgpt写论文
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02-11 5648
我想让ChatGPT AI机器人帮我写一篇 自媒体对当代青少年的影响 的内容，应该怎么操作
关于 ChatGPT 必看的 10 篇论文
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2022年11月，OpenAI推出人工智能聊天原型ChatGPT，再次赚足眼球，为AI界引发了类似AIGC让艺术家失业的大讨论。ChatGPT 是一种专注于对话生成的语言模型。它能够根据用户的文本输入，产生相应的智能回答。这个回答可以是简短的词语，也可以是长篇大论。其中 GPT 是 Generative Pre-trained Transformer（生成型预训练变换模型）的缩写。下面列出了学习 ChatGPT 必看的 10 篇论文。（ChatGPT 的简介可参考。
InstructGPT论文详解（学习ChatGPT必看论文）
大模型天花板
03-16 7384
这篇文章企图解决的问题：已有的大型语言模型（例如GPT3.5）并非模型越大越好。越大的模型仍然会生成假的、有害的、简单的和没有用的内容。简单的说，得不到用户想要的内容。解决方法：1.人工引导，使用监督学习。2.强化学习，人工帮助的情况下，训练一个模型，该模型会进一步引导GPT模型生成优质的结果。实验结果使用1.3B参数的模型对比GPT-3的1750B参数模型能取得更优的性能（即能生成更优，更有用，更安全，更无害的内容，调戏过ChatGPT的人应该更有体会）。
一天内使用ChatGPT写出一篇优质论文的九步攻略指南
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综上所述，本文通过详尽地探讨使用 ChatGPT 进行学术论文写作的各个阶段，提供了一套全面的写作和研究框架，旨在帮助研究者有效地在其学术领域中留下痕迹，推动科学研究的发展，同时也为学术界带来更多的创新和进步。这种详尽的论文写作方法论，从确立研究框架到撰写和整理最终的文献，为学术研究者提供了一个结构化的路径，以确保他们的研究既系统又具有深度。通过这样详尽的步骤，从研究选题的深入分析到最后的参考文献整理，每一个环节都被赋予了足够的重视，确保了学术论文的每一部分都能达到高标准的学术严谨性。
ChatGPT写作论文式回答常用类提示词指令库（中英文）.docx
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【ChatGPT写作论文式回答常用类提示词指令库】 1. **文本修订与优化** 当处理中文文本时，你的角色是确保内容的准确性和流畅性。这涉及改正拼写错误、修正语法结构、增强表达清晰度、简化冗长句子、消除重复，并...
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2022年8月发布的Stable Diffusion基于Latent Diffusion Models，专门用于文图生成任务。总之，读的论文越多，博客内相关笔记的质量将飞速提升 自己的技术研究能力也能有巨大飞跃。且考虑到为避免上篇文章篇幅太长而影响完读率，故把这100论文的清单抽取出来独立成本文。// 23年2.27日起，本榜单几乎每天更新中。
几篇论文深入了解ChatGPT：模型设计、语义增强等
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它通过海量数据的预训练，学习到了丰富的语言知识和模式，从而能够生成高质量的自然语言文本。ChatGPT的核心思想是通过生成器和判别器之间的博弈，不断优化生成器的生成能力，使其生成的文本越来越接近真实文本。而在众多AI技术中，ChatGPT以其独特的魅力和广泛的应用领域，吸引了全球的关注。ChatGPT作为一种先进的预训练语言模型，以其独特的生成能力和广泛的应用领域，为人工智能的发展注入了新的活力。随着ChatGPT的不断优化和应用领域的拓展，它将在未来发挥越来越重要的作用，为人类社会带来更多便利和福祉。
通过ChatGPT来写论文
sys025的专栏
05-16 5746
首先强调一下，AI写的论文很多问题，它经常会胡编乱造，所以它的输出只能作为初稿，或者当做某些论点的启发工作。我在万维刚的课程里看到个案例，说是有科学家把自己的论文草稿扔给GPT，让GPT假装是论文的审稿人，提出审稿意见。然后效果还特别好，这种通过AI改进就比完全让AI输出就好很多。至于说会不会有数据泄露的问题，我觉得不会。国外在数据使用上非常严格，别说使用你数据，就是给你提供一些建议，都得谨慎，很容易受惩罚。
ChatGPT相关博客与论文
wshzd的博客
02-17 2622
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探寻ChatGPT底层模型诞生之路 —— 3篇OpenAI关键论文解读
陌北有棵树的博客
01-23 2178
本篇文章主要阅读三篇论文，分别代表着GPT、GPT2、GPT3。本文是2023.02.20发表在同名公众号「陌北有棵树」上的一篇文章，个人观点是基础理论的学习现在仍是有必要的。
谈谈ChatGPT 背后的核心技术论文
Keylink_con的博客
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这篇论文的结构非常精炼，提出问题，分析问题，解决问题，给出测试数据。顶刊文章讲究言简意赅，有描述，有代码，有结果；其中最核心的是以下这张图，作者团队提出Transformer的核心算法结构
ChatGPT专题|谈谈ChatGPT背后的核心论文
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缘起输入几个简单的关键词，AI能帮你生成一篇短篇小说甚至是专业论文。作为上知天文下知地理对话语言模型，最近大火的ChatGPT在邮件撰写、视频脚本、文本翻译、代码编写等任务上强大表现，让埃隆·马斯克都声称感受到了AI的“危险”。最近大火的ChatGPT的计算逻辑来自于一个算法名字叫transformer。它来源于2017年的一篇科研论文《Attention is all your need》。本来...
ChatGPT 论文详解：AI时代下的学术写作革命
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weixin_53773869的博客
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阿九给头疼的论文的小伙伴还准备了更多的论文傻瓜式工具，已经放在阿九的自留地：《阿九教你用AI》，聪明的你肯定知道怎么寻到自己想要的！这个指南不仅包含了详细的操作步骤，还有各种高级提示语和案例分析，能帮助你更好地驾驭ChatGPT，让你的论文理解能力得到质的飞跃。举个例子，之前有位学生在解析一篇关于量子计算的论文时，ChatGPT在解释某个量子态的概念时出现了微妙的错误。因为尽管ChatGPT能提供深入的解析，但它可能会在某些细节上产生误解没有人的思维是完美的，AI也不例外。
推荐10篇学习chatgpt的论文
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很高兴为您提供关于学习ChatGPT的10篇论文推荐： 1. "Language Models are Few-Shot Learners" by Tom B. Brown et al. 2. "GPT-2: Language Generation and Comprehension" by Alec Radford et al. 3. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" by Jacob Devlin et al. 4. "XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding" by Zhilin Yang et al. 5. "RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach" by Yinhan Liu et al. 6. "T5: Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer" by Colin Raffel et al. 7. "UniLM: Unified Language Model Pre-training" by Li Dong et al. 8. "ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators" by Kevin Clark et al. 9. "CTRL: A Conditional Transformer Language Model for Controllable Generation" by Nitish Shirish Keskar et al. 10. "Reformer: The Efficient Transformer" by Nikita Kitaev et al. 希望这些论文能够帮助您更好地了解ChatGPT的学习。
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