如何向提问以获得高质量回答？由于是一个数据的训练模型，也因此我们在使用的过程中总会遇到回答不精准或不是我们想要的答案的问题，这其中大部分原因是因为提问技巧存在缺陷。提问技巧和建议一、将问题明确化：确保您的问题清晰、简明，并且没有歧义。使用简洁的语言表达您的问题，并避免使用模糊或含糊不清的词汇。二、提供上下文信息：如果问题涉及特定主题或背景，尽量提供相关的上下文信息。这可以帮助更好地理解您的问题，并

如何向提问以获得高质量回答？由于是一个数据的训练模型，也因此我们在使用的过程中总会遇到回答不精准或不是我们想要的答案的问题，这其中大部分原因是因为提问技巧存在缺陷。提问技巧和建议一、将问题明确化：确保您的问题清晰、简明，并且没有歧义。使用简洁的语言表达您的问题，并避免使用模糊或含糊不清的词汇。二、提供上下文信息：如果问题涉及特定主题或背景，尽量提供相关的上下文信息。这可以帮助更好地理解您的问题，并

背后的大规模预训练模型 GPT-3.5 能力强大，领先国内大模型一个代差。国内大模型百花齐放，如果要追赶并生产出类 产品，首先要有能跟国际比肩的高性能基座模型，例如类 GPT-3 模型。数据、算法、算力是实现人工智能的三要素，并且缺一不可，大模型为代表的AI新时代，算力便是核心竞争力。一个应用的算力消耗已经让人瞠目。其大模型GPT经历了三次迭代，GPT、GPT-2和GPT-3(当前开放的版本为GP

近日，由训练的聊天机器人登上了热搜。网友们用这个“聊天机器人”玩出了花。于是，扬子晚报/紫牛新闻记者计划用这个聊天机器人写一个短视频的文案，并且根据文案内容将其剪辑成一条视频。记者：我有很多南京的素材，我想做一个南京相关的视频，你能给我写一个脚本吗？：当然可以，请问您有什么特定的主题或内容方向吗？/strip/-error/1|”/>记者：风景类吧：好的，这是一份风景类视频脚本的示例：第一部分：开

使用可以提高工作效率的几种方法：1、快速查找信息：可以帮助您快速查找和获取需要的信息。您可以提出问题或描述您的需求，将根据其训练的知识来回答您的问题或提供相关信息，帮助您节省搜索和阅读大量文献的时间。2、辅助写作和编辑：如果您需要撰写报告、文档、电子邮件或其他文字内容，可以为您提供灵感、建议和编辑建议。您可以与交流您的想法和要求，它可以提供创意、整理结构、纠正语法和拼写错误等方面的帮助，提高您的写

使用可以提高工作效率的几种方法：1、快速查找信息：可以帮助您快速查找和获取需要的信息。您可以提出问题或描述您的需求，将根据其训练的知识来回答您的问题或提供相关信息，帮助您节省搜索和阅读大量文献的时间。2、辅助写作和编辑：如果您需要撰写报告、文档、电子邮件或其他文字内容，可以为您提供灵感、建议和编辑建议。您可以与交流您的想法和要求，它可以提供创意、整理结构、纠正语法和拼写错误等方面的帮助，提高您的写

那些玩过AI内容生成的人对生成性预训练转化器3（GPT-3）太了解了。它是一个深度学习语言模型，可以产生类似人类的文本。感谢这些基于GPT-3开发的智能AI内容生成插件，你可以在你自己的网站上利用这项技术。术语解释再开始介绍智能AI内容生成插件之前，我们首先一起了解什么是//GPT-3。什么是？，是由培训的一个大型语言模型。我是基于深度学习技术训练出来的，能够使用自然语言理解和生成技术来与人类进行

问题：什么是？能帮我干什么？全名Chat Pre- (聊天生成性预训练转换模型)说简单点，就是一个AI聊天机器人，背后是一个十分庞大的语言模型，由国外的公司通过基于8000亿个单词的语料库（或45TB的文本数据）训练出来的，包含了1750亿个参数。8000亿是的训练数据，1750亿是它从这些训练数据中所学习、沉淀下来的内容。最大的特点是能够像人一样聊天，回答你提出的各种问题，并根据海量数据中搜索以

原创 | 文BFT机器人Q1：大规模预训练模型（大模型）与小模型的核心区别？相比小模型，大模型有什么优势？首先最核心区别在于参数量，例如 GPT-3 参数量达到了 1,750 亿个，是传统深度学习小模型参数量的至少一万倍以上。通过模型的扩大，可以带来提升包括：图1 预训练大模型在综合大量信息后可以用于多范围任务图 2 参数量较大的模型在即使在 Few-shot 下也有很好的表现Q2：因此大规模预训

萧箫 发自 凹非寺量子位 | 公众号微软砸下大几亿美元，专门为训练打造了一台超算——上万张英伟达A100芯片打造，甚至专门为此调整了服务器架构，只为给和新必应AI提供更好的算力。△图源：微软不仅如此，微软还在Azure的60多个数据中心部署了几十万张GPU，用于的推理。有网友感慨：果然还是得靠钱生钱啊~还有网友调侃，微软数据中心服务器终于多了个新用途：虽然不是真的，不过想象微软数据中心的某些服务器

问题背景近年来，作为一种基于大规模预训练模型的对话生成技术，不断受到广泛关注和应用。然而，有时人们发现在生成中文文字时会出现显示不全的情况，这引发了一些疑问。字数限制存在文字显示不全的主要原因之一是字数限制。为了控制模型生成的长度，开发者常常会限制回复的字数。这样做有助于确保生成的回复内容更加精简和可控。然而，过于严格的字数限制可能导致一些长句或长段落无法完整显示。输入格式另一个导致文字显示不全的

更准确更专业，还能识别图像，多模态预训练大模型GPT-4的发布，再次点燃外界对于人工智能深度应用的热情。“这是努力扩展深度学习的最新里程碑。”GPT-4的开发商Open AI介绍称，GPT-4在专业和学术方面已经表现出近似于人类的水平。例如，它在模拟律师考试中的得分能够排进前10%左右，相比之下，GPT-3.5的得分只能排在倒数10%左右。“我认为GPT-4会掀起一场新的工业革命，带来新的社会分工

更准确更专业，还能识别图像，多模态预训练大模型GPT-4的发布，再次点燃外界对于人工智能深度应用的热情。“这是努力扩展深度学习的最新里程碑。”GPT-4的开发商Open AI介绍称，GPT-4在专业和学术方面已经表现出近似于人类的水平。例如，它在模拟律师考试中的得分能够排进前10%左右，相比之下，GPT-3.5的得分只能排在倒数10%左右。“我认为GPT-4会掀起一场新的工业革命，带来新的社会分工

ChatGPT 的工作原理是尝试理解您的提示，然后根据训练的数据输出它预测最能回答您问题的字符串。让我们实际谈谈这次培训。在这个过程中，新生的人工智能被赋予了一些基本规则，然后它要么被置于情境中，要么被赋予大量数据来处理，以开发自己的算法。GPT-3 接受了大约 5000 亿个“标记”的训练，这使得它的语言模型能够更轻松地分配含义并预测看似合理的后续文本。许多单词映射到单个标记，但较长或更复杂的单

如何生成高质量的对话？这是一直在探索和改进的问题。作为一名大型语言模型，已经被训练得非常出色，并能够产生令人称赞的对话。接下来，我将分享一些指南和最佳实践，以帮助您更好地使用生成高质量的对话。好的，让我更详细地描述一下1到3步骤的实现细节。1. 数据准备在数据准备阶段，您需要选择一个具有代表性和多样性的数据集。例如，可以使用或的数据集。然后，您需要进行数据清理和预处理来删除无用的数据并对文本进行标