gpt-3

A Brief History: from GPT-1 to GPT-3This is my reading notes of 《Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT》.

Language Models are Few-Shot Learners，GPT-3详细讲解GPT的训练范式：预训练+Fine-Tuning GPT2的训练范式：预训练+Prompt predict （zero-shot learning） GPT3的训练范式：预训练+Prompt predict （few-shot learning）

三月七（爱看动漫的程序员）

PARETO PROMPT OPTIMIZATION帕累托提示优化论文地址：https://openreview.net/forum?id=HGCk5aaSvE

Trae智能协作AI编程工具IDE：如何在MacBook Pro下载、安装和配置使用Trae？在AI编程新时代，Trae通过以下突破性功能重新定义开发体验：Trae智能协作AI编程工具IDE：如何在MacBook Pro下载、安装和配置使用Trae？

【GPT】从GPT1到GPT3every blog every motto: Although the world is full of suffering， it is full also of the overcoming of it

Openai Dashboard可视化微调大语言模型大语言模型微调（Fine-tuning）是指对已经预训练好的大规模语言模型（如GPT、BERT等）进行针对性调整，使其适应特定任务或领域的过程。以下是关键点的分步解释：

LLM：GPT 系列阅读原文： LLM：Qwen 系列GPT（Generative Pre-trained Transformer）是生成式预训练语言模型，基于 Transformer 架构，专注于通过自回归的方式生成自然语言文本，即给定一个输入序列 x = { x 1 , x 2 , . . . , x t } x = \{x_1, x_2, ..., x_t\} x={x1,x2,...,xt}，模型学习预测下一个单词 x t + 1 x_{t+1} xt+1 的条件概率 P ( x t + 1 ∣ x 1 , . .

我们的五年

从算法到落地：DeepSeek如何突破AI工具的同质化竞争困局🎁个人主页：我们的五年🔍系列专栏：Linux网络编程🌷追光的人，终会万丈光芒🎉欢迎大家点赞👍评论📝收藏⭐文章

Phi小模型开发教程：用C#开发本地部署AI聊天工具，只需CPU，不需要GPU，3G内存就可以运行，不输GPT-3.5大家好，我是编程乐趣。行业诸多大佬一直在说：“‌2025年将是AI应用元年‌”，虽然说大佬的说法不一定对，但AI趋势肯定没错的。

突发！刚刚，OpenAI裂变成了两块本周五晚间，OpenAI 突然宣布了公司重组的消息，不仅让马斯克，也让我们有些措手不及。根据 OpenAI 的最新声明，新一轮组织结构调整是围绕营利与非营利的矛盾展开的。

曼城周杰伦

自然语言处理:第七十一章 RAG中表格应该如何处理？本人项目地址大全：Victor94-king/NLP__ManVictor: CSDN of ManVictor

曼城周杰伦

自然语言处理:第六十三章阿里Qwen2 & 2.5系列本人项目地址大全：Victor94-king/NLP__ManVictor: CSDN of ManVictor

机智的小神仙儿

GPT-1.0、GPT-2.0、GPT-3.0参数对比以下是 GPT-1.0、GPT-2.0、GPT-3.0 的模型参数对比表格：

曼城周杰伦

自然语言处理:第六十二章 KAG 超越GraphRAG的图谱框架本人项目地址大全：Victor94-king/NLP__ManVictor: CSDN of ManVictor

如何用GPT-4o解读视频OpenAI在去年推出的GPT-4V已经支持了多模态识别，但一直仅限于图片输入，不支持视频。相比之下，Google的Gemini早已支持视频识别。最近，我司业务场景中出现了一个需要识别视频的需求，而我们只采购了GPT-4o模型。这就引发了一个问题：如何使用GPT-4o完成对视频的处理？

灰哥数据智能

DB-GPT系列（四）：DB-GPT六大基础应用场景part1进入DB-GPT后，再在线对话默认的基础功能就是对话功能。这里我们可以和使用通义千问、文心一言等在线大模型类似的方法，来和DB-GPT进行对话。

AI 聊天机器人的兴起：GPT-3 和 BERT 如何重新定义对话体验当我们深入研究 AI 世界时，了解自然语言处理（NLP）领域取得的巨大进步非常重要。NLP 是 AI 的一个分支，专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。GPT-3 和 BERT 等语言模型的开发是这一旅程中的一个重要里程碑，为更复杂、更引人入胜的聊天机器人交互铺平了道路。

懒惰才能让科技进步

从零学习大模型（十）-----剪枝基本概念结构化剪枝是一种对模型进行压缩的方法，通过剪去整个结构化的单元（如卷积核、通道、层等）来减少模型的复杂度。在这种方法中，模型的剪枝对象通常是具有特定结构的部分，例如卷积神经网络中的整个滤波器或通道，而不是单个权重参数。

论文翻译 | PROMPTING GPT-3 TO BE RELIABLE大型语言模型（LLMs）通过少量提示展现出了令人印象深刻的的能力。商业化的API，如OpenAI的GPT-3，进一步增加了它们在现实世界语言应用中的使用。然而，如何提高GPT-3的可靠性这一关键问题仍然尚未得到充分探索。虽然可靠性是一个广泛且定义模糊的术语，但我们将其分解为四个主要方面，这些方面与现有机器学习安全框架相对应，且被广泛认为是重要的：可泛化性、社会偏见、校准和事实性。我们的核心贡献是建立了简单有效的提示，以提高GPT-3的可靠性，具体表现为：1）在分布外进行泛化，2）平衡人口统计分布并使用自然

论文 | PROMPTING GPT-3 TO BE RELIABLE这篇题为《让GPT-3更可靠的提示设计》（Prompting GPT-3 to be Reliable）的论文在ICLR 2023大会上发表，作者来自美国马里兰大学和微软公司，旨在通过对GPT-3提示设计的系统研究，探索提升GPT-3在现实应用中的可靠性。文章将“可靠性”分解为四个主要方面：广泛性（Generalizability）、社会偏见（Social Biases）、校准（Calibration）和事实性（Factuality）。论文的核心贡献在于通过少样本提示（Few-shot Prompting