专家谈复现ChatGPT难点

最近ChatGPT爆火,ChatGPT能干什么呢?想必已经看过很多文章了,例如ChatGPT通过美国高考、ChatGPT开发游戏、调试代码、写文章等等。​哈哈,作为一个软件测试博主,我怎么可能不出来搞点事情呢?突发奇想,我把几年前面... ###### Q:谈谈对线程安全的理解线程安全是指在多线程环境下,程序或者数据结构所提供的操作,在不需要额外同步手段的情况下,能够正确地处理并发访问,并且不会出现数据不一致的情况。在多线程环境下,如果多个线程...

ChatGLM-130B 参考了 ChatGPT 的设计思路,在千亿基座模型 GLM-130B 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。本文详细介绍了 ChatGLM-130B 的SDK及API使用方法。 API HostHost:maas-api.ml-platform-cn-beijing.volces.comReg...

# 引言作为一个专注于NLP的算法技术团队,我们一直致力于知识智能在各业务场景的价值落地,随着NLP技术的逐渐演变:从词表为王到词向量,再到以BERT为代表的预训练模型,再到最近横空出世的ChatGPT,让“技术赋能业务”逐渐成为了现实。在一些常见的NLP任务中,有一类任务扮演了举足轻重的作用,也是当下的研究热点,这类任务就是:实体关系抽取,目的是从自然语言文本中识别并判定实体对之间存在的特定关系,为智能检索、语义分析等提供基...

以 ChatGPT 为代表的 AIGC 浪潮正在重塑数字内容的生产方式和消费模式,相应的,各行业高算力业务场景对 AI 算力的需求也水涨船高。在有限算力的情况下,通过 GPU 算力上云,驱动云原生 + AI 实现算力资源的快速弹性和高效使用,已经成为 AI 技术落地的新基石。当前,在异构计算场景下,云原生在资源灵活分配方面已经具备标准化能力,然而,这一能力并不能直接在 GPU 资源上复用。在保障性能和安全的前提下,如何进一步提高 GPU 的利用率...

直到以chatGPT为标志性事件的大模型技术的出现,这一愿望才变得可能。大模型是语言模型发展的高级阶段,本节我们来梳理一下语言模型(Language Models,LM)的四个发展阶段,让读者可以更好地了解大模型是怎么进化出来的... chatGPT在各个领域(包括对话、摘要、内容生成、问题解答、识图、数学计算与推理、代码编写等)取得了比之前算法好得多的成绩,很多方面都超越了人类专家的水平,特别是对话交流具备了一定的共情能力,这让AI领域的工作...

# CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的## 写在前面> Hello,大家好,我是小苏👦🏽👦🏽👦🏽>之前的博客中,我都为大家介绍的是计算机视觉的知识,随着ChatGPT的走红,越来越多的目光聚焦到NLP领域,那么今天准... PyTorch源码教程与前沿人工智能算法复现讲解](https://www.bilibili.com/video/BV1zq4y1m7aH/?spm_id_from=333.788&vd_source=12c43aedc12b9cf10b775c0015015b86) 如若文章对你有所帮助,那就🛴🛴🛴   ...

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。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,ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。本文详细介绍了 ChatGLM-6B 的SDK及API使用方法。 API HostHost:maas-api.ml-platform-cn-beijing.v...