争渡的博客

LLM 应用程序的调试非常棘手。了解步骤的确切顺序是什么、输入到底是什么以及输出到底是什么可以大大提高您的提示速度。我们建立了 LangSmith 来极大地促进这一点——稍后会详细介绍。

我们知道因为一些不得已的原因，一些国外比较优秀的技术，我们不能看到，比如，如果我们想要借助 OpenAI 或 Hugging Face 创建基于大语言模型的应用程序。若非一些特殊方法，是难以实现的。从cahtgpt发布到今天不过一年时间，市面上的LLM已经百花齐放，不得不感慨技术革命的速度，为了能轻松构建大语言模型应用。不得不提起一个非常强大的第三方开源库：LangChain。官方文档这个库目前非常活跃，已经67Kstart了，每天都在迭代，更新速度飞快。

智谱AI于27日论坛上推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3及相关系列产品，这也是智谱AI继推出千亿基座的对话模型ChatGLM和ChatGLM2之后的又一次重大突破。

ChatGPT出来时间也不短了，最近听同事们说在面试时候，很多公司都会问，有没有微调GPT的经历，因此觉得，这东西需要掌握住，正好公司自己搭建的平台，api秘钥也是免费用，就趁着这个机会，好好琢磨下这个东西。第二：微调用的数据第三：微调的一些特殊用法第四：实际例子分析。

ChatGPT3.5: 自然语言处理领域最先进的聊天机器人当今，自然语言处理技术已经成为了人工智能领域的重要分支之一。在这方面，聊天机器人是非常重要的应用之一。聊天机器人可以被广泛应用于智能客服、智能家居、社交媒体、智能助理等领域。而ChatGPT3.5则是自然语言处理领域最先进的聊天机器人之一。本文将介绍ChatGPT3.5的原理和应用。

零样本和少样本是机器学习领域中常见的两个概念，特别是在图像识别、自然语言处理等领域中应用较为广泛。所谓的零样本学习是指模型在没有任何样本数据的情况下进行预测；而少样本学习则是指模型只有很少的样本数据时进行预测。schema = {

随着深度学习算法和计算能力的不断发展，越来越多的领域开始使用大型预训练语言模型，例如BERT、GPT-2和RoBERTa等。，来改进模型的性能和适应性。降低开发成本：直接使用已有的预训练模型和数据集，不需要从头开始构建自然语言处理应用程序，可以大大降低开发成本。这些模型可以直接在用户的应用程序中使用，也可以通过微调进行定制和优化以适应特定的任务。微调模型：基于已有的预训练模型，在自己的数据集上进行微调，得到适用于自己应用场景的模型。提供了大量高质量的预训练模型，可以直接使用已有的模型进行微调或者迁移学习。

模型：这是一种专门针对中文语言的 GPT 模型，特别适用于各种文本生成任务，例如写作、聊天机器人、翻译等。模型：与 GPT-3 相比，GPT-2 是一种旧的模型，但仍然非常有效。模型：这是一个专为生成图像而设计的模型，它可以根据文字描述生成各种形状的图像。模型：这是一种具有编程能力的人工智能模型，可以理解代码并生成新的代码。较高的温度值会产生更多随机和多样化的输出，而较低的值则会生成更加保守和可预测的输出。：这是一个可选的字符串列表，你可以用它来指定模型何时应停止生成文本。它有助于控制生成的文本长度。

随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理成为了许多企业和研究机构关注的焦点。在此背景下，ChatGPT 技术应运而生，成为了推动自然语言处理领域发展的重要力量。Generative Pre-trained Transformer（简称 GPT）是一种基于深度学习的神经网络模型，它使用Transformer架构进行文本生成。与其他模型相比，GPT具有更高的准确性，并且可以生成如同人类所写的高质量文章。目前，GPT已经被广泛应用于自然语言处理、文本分类、机器翻译等各种领域。