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04 GPT-3/4对比其他模型胜在哪?

更新於 2023/07/31閱讀時間約 29 分鐘

大家好,我是茶桁。

在前两节课中,我们一起体验了 OpenAI 提供的 GPT-3.5 系列模型的两个核心接口。一个是获取文本的 Embedding 向量,另一个是根据提示语生成补全的文本内容。通过这两种方法,我们可以在零样本或少样本的情况下进行情感分析任务。然而,你可能会有两个疑问。首先,Embedding 不就是将文本转换为向量吗?为什么不直接使用开源模型(如Word2Vec、Bert)而要调用 OpenAI 的 API 呢?在我们的情感分析任务中,我们进行了一些简化处理。一方面,我们排除了相对中性的评分(3分);另一方面,我们将1分、2分和4分、5分合并,将原本需要判断5个分类的问题简化了。那么,如果我们想要准确预测多个分类,是否也能如此简单呢?

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从基础开始,再到Python,然后是CV、BI、NLP等相关技术。从头到尾详细的教授一边人工智能。
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大家好,我是茶桁。 在本次讲座中,我们将研究 OpenAI 提供的 Completion API 接口。你可能已经体验过与 ChatGPT 进行聊天的乐趣,或是利用它帮我们编写各种文本材料的便利。现在,我们可以从这个需求出发,进一步探索 Completion API 的具体用法,以及如何利用它来生
上一节中,我们介绍了大型语言模型的接口非常简单,仅提供了Complete和Embedding两个接口。但这样看似简单的接口,实际上可以解决很多自然语言处理问题。例如,情感分析、文本分类、文章聚类、摘要生成、搜索等问题,都可以使用大型语言模型解决。接下来的几节课中,我们将介绍如何使用这两个简单的API
不用问我都知道,你们一定是被ChatGPT的火热出圈导致的开始关注人工智能,也是由于此才看到我这篇文章。 放心,大家想要的我一定会给予,既然大家都想先认识ChatGPT,那么我们就从这个主题开始。 接下来,我们学学如何利用openAI的API来和其沟通。在整个使用过程中,我们都使用的是GPT-3
如果你想开始学习AI应用开发,那么在学习之前,有一些学前提醒需要注意。在当今AI爆发的时代,学习AI应用开发需要的学习方法和策略也发生了变化。本课程的目标是通过多尝试、多体验、多做头脑风暴的学习方法,帮助学生在短时间内掌握AI应用开发的基本技能。我们并不会传授过于深奥的数学和理论知识,而是会通过简单
整个系列课程内容虽然为自己所写,但是参考了bothub 创始人徐文浩的课程《AI 大模型之美》 人工智能是计算机科学领域中最具前瞻性和影响力的技术之一。它是一种智慧型算法,能够模拟人类的思维过程,处理大量的数据和信息,从而发现隐藏在其中的规律和趋势。人工智能的应用范围非常广泛,包括语音识别、图像识
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