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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

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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

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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：

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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？

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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

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从零学习大模型（一）-----GPT3（上）GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是一种大型自回归语言模型，由OpenAI团队训练和发布。GPT-3 拥有1750亿个参数，是当时发布的最大的非稀疏（non-sparse）语言模型之一。其参数规模是前一代模型（如GPT-2）的10倍以上。GPT-3的目标是通过大规模的参数量和广泛的预训练来实现对多种语言任务的few-shot学习，即通过少量示例而无需额外的任务特定训练或微调来完成下游任务。

【OpenAI】第六节（语音生成与语音识别技术）从 ChatGPT 到 Whisper 的全方位指南在人工智能的浪潮中，语音识别技术正逐渐成为我们日常生活中不可或缺的一部分。随着 OpenAI 的 Whisper 模型的推出，语音转文本的过程变得前所未有的简单和高效。无论是从 YouTube 视频中提取信息，还是将播客内容转化为文本，Whisper 都能帮助我们轻松实现这一目标。今天，我们将深入探讨 Whisper 的强大功能，并提供详细的使用教程，让你能够快速上手这一技术。🌟

【GPT提问技巧】如何高效提问GPT：掌握核心技巧，获取高质量回答的终极指南！人工智能（AI）已经成为我们获取知识和信息的重要工具。尤其是GPT（Generative Pre-trained Transformer）等语言模型，凭借其强大的自然语言处理能力，能够为我们提供丰富的回答。然而，如何向GPT提问以获得高质量的回答，成为了许多用户面临的挑战。本文将深入探讨高效提问的技巧，帮助你在使用GPT时事半功倍！💡

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自然语言处理:第五十一章 LangChain面经写在前面: 笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，笔芯!!!写在前面: 笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，笔芯!!!

在 Azure OpenAI 上利用 GPT-35-Turbo 和 GPT-4 开启 AI 创新之旅OpenAI 的强大 GPT 模型（包括 GPT-35-Turbo 和 GPT-4）现在可以通过 Azure OpenAI 服务访问。

快速区分 GPT-3.5 与 GPT-4问：鲁迅为什么暴打周树人？各种稀奇古怪的理由正确区分鲁迅和周树人是同一个人https://ai-to.cn/url/?u=lihaimao

OpenAI GPT-3 API: What is the difference between davinci and text-davinci-003?题意：OpenAI GPT-3 API：davinci 和 text-davinci-003 有什么区别

OpenAI converting API code from GPT-3 to chatGPT-3.5题意：将OpenAI API代码从GPT-3转换为ChatGPT-3.5Below is my working code for the GPT-3 API. I am having trouble converting it to work with chatGPT-3.5.

GPT1-GPT3论文理解视频参考：https://www.bilibili.com/video/BV1AF411b7xQ/?spm_id_from=333.788&vd_source=cdb0bc0dda1dccea0b8dc91485ef3e74

AI大模型知识分享

Prompt最佳实践｜指定输出的长度在OpenAI的官方文档中已经提供了[Prompt Enginerring]的最佳实践，目的就是帮助用户更好的使用ChatGPT