算法chatgpt回答

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于 2023-07-04 17:57:32 首次发布
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博客聚焦于信息技术领域，探讨了红黑树和AVL树的区别，为理解这两种数据结构提供关键信息。

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yilegel
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ChatGPT算法调研以及应用举例说明
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
02-08 7850
为文档写作者围绕主题生成一些大纲。
ChatGPT 使用 拓展资料：用 Rasa Open Source 和 ChatGPT 回答有关结构化数据的问题
大模型与Agent智能体
03-27 7528
大多数聊天机器人查询 API 和/或数据库以与对话之外的世界进行交互。自定义操作是在 Rasa 中构建该功能的便捷方式。对于此示例，我们有两个自定义操作。第一个操作，action_show_restaurants从 API 获取餐厅推荐，将它们呈现给用户，并将结果存储在槽中。第二个动作回答后续问题，从“结果”槽中获取先前 API 调用的结果，并使用 ChatGPT API 回答问题。在上面的示例对话中，用户询问“其中哪些有 Wifi？
谈谈ChatGPT使用的算法？
m0_65595995的博客
03-19 458
ChatGPT 的算法结合了 Transformer 架构、预训练与微调、强化学习、稀疏注意力机制等多项技术，使其能够生成自然流畅的对话。尽管存在一些局限性，但其在自然语言处理领域的创新和应用前景仍然非常广阔。
ChatGPT算法原理
公众号：风景邮递Yuan的博客
02-06 1万+
ChatGPT是一种基于GPT-3（Generative Pre-trained Transformer-3）的对话机器人开发框架，它可以使用自然语言处理（NLP）技术来实现对话系统。ChatGPT是一种基于AI的聊天机器人，它可以像人类一样与用户进行交流，帮助用户解决问题，或者与用户交谈、讨论。ChatGPT与GPT-2的不同之处在于，它在编码器中添加了一个特殊层，称为“上下文层”，用于捕捉上下文信息，以获得更准确的结果。当输入句子时，该层可以捕获输入句子的语义，从而可以更准确地生成响应句子。
chatGPT做算法题
lilihli的专栏
04-13 904
今天突发奇想，自己编了一道算法题让newbing和chatgpt做。问newbing后，没搜索到相关内容，回复无法理解题目；问chatGPT后给出了回答，见下图： 一开始我很震惊，算法居然如此简洁，我知道这个题可以用动态规划解，但是算法也没有这么简单吧，难道是用了什么黑科技？？？我仔细读了好几遍chatGPT的解答，没看懂，就把代码复制到机器上运行了一下，结果是21。。。
ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT
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结构之法 算法之道
01-15 21万+
本篇ChatGPT笔记会全力做到，通俗易懂且循序渐进(尽最大努力让每一个初学者哪怕是文科生都能没有障碍的读懂每一字一句、每一个概念、每一个公式) 一方面，对于想了解ChatGPT背后原理和如何发展而来的，逐一阐述从GPT/GPT2/GPT3到强化学习、PPO算法，最后再到instructGPT、ChatGPT、SeqGAN 且本文之前，99%的文章都不会把PPO算法从头推到尾，本文会把PPO从零推到尾，按照“RL-策略梯度-重要性采样(重要性权重)-TRPO(增加信任区域和KL散度约束)-PPO”的顺序逐步
算法工程师深度解构ChatGPT技术
QcloudCommunity的博客
12-09 1万+
引言 |本栏目特邀腾讯知名语言文本项目算法工程师冉昱、薛晨，用专业视野带你由浅入深了解ChatGPT技术全貌。它经历了什么训练过程？成功关键技术是什么？将如何带动行业的变革？开发者如何借鉴ChatGPT思路和技术，投入到日常工作中？期望本文能给你新的灵感。ChatGPT主要特点ChatGPT本质是一个对话模型，它可以回答日常问题、进行多轮闲聊，也可以承认错误回复、挑战不正确的问题，甚至会拒绝不适...
ChatGPT模型采样算法详解
略懂……略懂……
02-15 2万+
采样算法对ChatGPT的文本生成质量至关重要。本文重点讲解ChatGPT中temperature和top_p的采样原理，以及它们对模型输出的影响。帮助大家生成更灵活生动的内容。
ChatGPT背后的算法是什么?
weixin_42599558的博客
02-10 621
ChatGPT 背后使用的算法是转移学习(Transformer)模型。该模型是一种基于注意力机制的深度学习算法，专门用于处理序列数据，如文本。通过在大量的文本数据上训练，ChatGPT 可以学会生成与给定文本相关的自然语言回答。 ...
ChatGPT回答生成的语言模型算法解析与优化.docx
08-15
ChatGPT 是一种强大的语言模型算法，它能够生成有逻辑、有语义的回答。然而，这个算法也存在一些潜在的问题和挑战。下面是对 ChatGPT 算法的解析和优化策略： 1. 基于深度学习的神经网络模型：ChatGPT 的核心是基于...
ChatGPT回答：什么是ChatGPT
03-29
ChatGPT回答： ChatGPT是一种大型语言模型，由OpenAI训练和开发。它使用深度学习算法对大量的自然语言文本进行训练，以便能够理解和生成人类语言。 ChatGPT可以用于回答问题、自然语言对话、文本生成等任务，因其高...
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08-15
ChatGPT技术的使用教程、使用方法、使用技巧、使用注意事项、使用中常见问题
HC3由ChatGPT回答的去重微调数据集
11-28
HC3由ChatGPT回答的去重微调数据集，顾名思义，主要涉及对HC3数据集进行去重处理，并且以此为基础进行微调。数据去重是数据集中常见的预处理步骤，目的是为了去除数据集中的重复项，这在自然语言处理任务中尤为重要...
MinIO 版本管理实践指南（附完整 Go 示例）
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在构建企业级对象存储系统时，“对象的版本管理”是一个关键特性。MinIO 作为一款高性能、Kubernetes 原生的 S3 兼容对象存储系统，也支持强大的版本控制功能。本文将通过Go 示例代码 + 实操讲解的形式，手把手带你掌握 MinIO 的版本控制能力，包括开启版本控制、获取对象版本、物理删除等高频操作。⚠️ 常见注意点说明版本管理默认关闭需主动调用不影响已有对象开启版本控制只作用于后续上传Delete Marker 是个“假删除”实际对象数据仍然保留版本控制影响存储成本。
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Go 语言学习之 reflect
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从 Shell 脚本到 Go 应用：使用 Kiro AI 助手完成 Harpoon 项目重构的完整实践
爱死亡机器人
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在云原生和 Kubernetes 环境中，容器镜像管理是一个常见但繁琐的任务。我之前写了一个名为images.sh的 Shell 脚本来批量处理多镜像的拉取、保存、加载和推送操作。跨平台兼容性差：只能在 Unix-like 系统上运行错误处理简陋：缺乏详细的错误信息和恢复机制配置管理困难：所有配置都硬编码在脚本中扩展性有限：添加新功能需要大量修改用户体验不佳：缺乏进度显示和友好的帮助信息因此，我决定将其重构为一个现代化的 Go 应用程序，并将其命名为Harpoon。
Expo Go 项目迁移到 Development Build 指南
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摘要： 将Expo Go项目迁移到Development Build需4步：1)安装expo-dev-client；2)生成原生工程（npx expo prebuild或EAS自动构建）；3)选择本地(expo run:ios/android)或云端(EAS Build)方式构建开发版应用；4)使用expo start --dev-client启动开发服务器。后续添加原生模块时，通过Config Plugins配置并重新构建即可。整个过程实现原生模块支持，同时保留热重载等调试功能。
Go语言实战案例-简易日志记录器
tenkofx的博客
07-21 318
通过本案例，你学会了如何在 Go 中记录日志到本地文件，掌握了基本的文件操作和时间戳格式化，为构建更完善的日志系统打下基础。实现一个能够向本地文件写入日志的简易记录器，掌握 Go 中如何打开/创建文件、以追加方式写入文本，并附加时间戳。
chatgpt的算法
02-24
### ChatGPT 的算法原理 ChatGPT 是一种基于人工智能的聊天机器人，能够像人类一样与用户进行交流，帮助解决各种问题或是参与对话和讨论。这种能力源于其采用的自然语言处理(NLP) 技术，通过语义理解和自然语言生成来管理和回应用户的输入[^2]。 #### 基于深度学习的语言模型 相较于传统对话系统依赖预定义规则或模板的方式，ChatGPT 利用了更先进的深度学习框架来进行训练。具体来说，它可以从海量文本数据集中自主学习语言模式及其内在特性，进而构建起强大的预测能力和理解力，使得机器可以生成更为连贯且贴近真实场景的回答[^3]。 #### 大规模参数量支持复杂任务处理 当前最先进版本 GPT-3 拥有高达 1750 亿个可调参节点，在同类产品中处于领先地位。如此庞大的网络结构赋予了该模型极高的灵活性以及广泛的应用潜力——无论是简单的查询应答还是复杂的编程辅助都能胜任愉快。 ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2") input_text = "Once upon a time" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cuda') outputs = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 这段代码展示了如何加载预训练好的 GPT-2 模型并使用给定提示词生成后续文本的过程。实际应用中的 ChatGPT 将会更加复杂和完善，涉及到更多优化措施和技术细节。
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