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07 AI帮你做总结

閱讀時間約 44 分鐘

Hi, 我是茶桁。

上一节中,我们介绍了如何使用最新的ChatGPT API,注册HuggingFace账户,并将我们的聊天机器人部署出去。在这个过程中,我们学习了实际的应用开发过程,使你对聊天机器人的开发有了充足的体验。在这一讲中,我们将探讨OpenAI的各种接口提供的能力,以更深入地了解这些接口。我们将分别介绍如何利用嵌入(Embedding)进行文本聚类,并使用提示语(Prompt)对文本进行总结。此外,我们还将介绍其他的接口能力,如语言模型和自然语言生成,以帮助您更好地理解和利用OpenAI的各种功能。

基于 Embedding 向量进行文本聚类文本聚类简介

文本聚类是一种自动将未标注的文本根据相似度分成几类的方法。使用 GPT 系列模型进行文本聚类非常简单,我们可以将文本转换为向量,然后使用一些简单的聚类算法,比如最简单的 K-Means 算法。

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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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Hi,我是茶桁。 在过去的两讲中,我们已经使用 OpenAI 提供的 Embedding 接口完成了文本分类的功能。现在,我们回到 Completion 接口,这一讲将带你更深入地了解该接口的使用。除此之外,我们还将快速搭建一个有界面的聊天机器人,这将让你更好地理解 Completion 接口的应
Hi, 我是茶桁。 在前一讲中,我们观察到大型模型的确表现出良好效果。在情感分析任务中,通过使用 OpenAI API 提供的 Embedding,我们得到的结果要比能在单个机器上运行的较小模型(如T5-base)要好得多。然而,我们之前所选择的问题确实有些过于简单。我们将5个不同的评分分成了正面
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,Emb
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
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