问答 2024-05-30 来自:开发者社区

GPT-1如何根据任务的不同改变下游输入?

GPT-1如何根据任务的不同改变下游输入?

文章 2024-04-20 来自:开发者社区

智能体DS-Agent基于案例推理,让GPT-4数据科学任务接近100%

随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLMs)在各个领域的应用日益广泛,特别是在数据科学任务中,它们展现出了巨大的潜力。最近,一项名为DS-Agent的研究引起了广泛关注,该研究通过结合案例推理(CBR)和大型语言模型,显著提升了自动化数据科学任务的效...

文章 2023-11-15 来自:开发者社区

【Auto-GPT】会自主完成任务的 AI!安整的安装&使用教学

ChatGPT 需要我们不停的输入指令,引导 AI 的回答方向才能得到期待的结果;而 Auto-GPT 之所以爆红,就是因为他能够“自我反思”,只要给他任务,他就会不停地自问自答,不需要人为插手。听起来是不是棒呆了?就让笔者透过这篇文章带大家了解如何安装 Auto-GPT,以及如何使用...

【Auto-GPT】会自主完成任务的 AI!安整的安装&使用教学
文章 2023-08-07 来自:开发者社区

大语言模型的视觉天赋:GPT也能通过上下文学习解决视觉任务

LLM 的能力还可以发挥到机器学习的更多子领域。当前,大型语言模型(LLM)已经掀起自然语言处理(NLP)领域的变革浪潮。我们看到 LLM 具备强大的涌现能力,在复杂的语言理解任务、生成任务乃至推理任务上都表现优异。这启发人们进一步探索 LLM 在机器学习另一子领域 —— 计算机视觉(CVÿ...

大语言模型的视觉天赋:GPT也能通过上下文学习解决视觉任务
文章 2023-06-30 来自:开发者社区

语音领域的GPT时刻:Meta 发布「突破性」生成式语音系统,一个通用模型解决多项任务

继开源 LLaMA 之后,Meta 在生成式 AI 方向又公布一项重大研究。我们知道,GPT、DALL-E 等大规模生成模型彻底改变了自然语言处理和计算机视觉研究。这些模型可以生成高保真文本或图像,而且它们有个重要特点就是「通才」,可以解决没训过的任务。相比之下,语音生成模型在规模和任务泛化方面一直没有「突破性」成果。今日&#...

语音领域的GPT时刻:Meta 发布「突破性」生成式语音系统,一个通用模型解决多项任务
文章 2023-05-26 来自:开发者社区

GPT充当大脑,指挥多个模型协作完成各类任务,通用系统AutoML-GPT来了

使用 ChatGPT 实现通用人工智能,思路打开了。当前,AI 模型虽然已经涉及非常广泛的应用领域,但大部分 AI 模型是为特定任务而设计的,它们往往需要大量的人力来完成正确的模型架构、优化算法和超参数。ChatGPT、GPT-4 爆火之后,人们看到了大型语言模型(LLM)在文本理解、生成、互动、推...

GPT充当大脑,指挥多个模型协作完成各类任务,通用系统AutoML-GPT来了
文章 2023-05-25 来自:开发者社区

首次:微软用GPT-4做大模型指令微调,新任务零样本性能再提升

编辑:杜伟、陈萍大模型指令微调水平在不断地提高,这次微软用上了 GPT-4。 我们知道,从谷歌 T5 模型到 OpenAI GPT 系列大模型,大语言模型(LLMs)已经展现出了令人印象深刻的泛化能力,比如上下文学习和思维链推理。同时为了使得 LLMs 遵循自然语言指令和完成真实世界任务࿰...

首次:微软用GPT-4做大模型指令微调,新任务零样本性能再提升
文章 2023-05-25 来自:开发者社区

GPT-3 在化学与材料科学任务中的应用表现如何?

编辑 | 紫罗机器学习在化学和材料科学的许多领域发挥着越来越重要的作用。最近 OpenAI 的 GPT 已经更新到了 4.0,越来越多的人利用其 API,开始做系统性的测试,来试图揭秘这个语言黑箱模型。近日,来自洛桑联邦理工学院(EPFL)的研究人员在之前 GPT-3 时代做了一系列测试。研究展示了经过从互联网上...

GPT-3 在化学与材料科学任务中的应用表现如何?
问答 2023-03-23 来自:开发者社区

我基于官网提供的多机多卡指令运行GPT3-2.7B的微调任务,发现主节点机器正常运行,副节点无法运行

请问GPT3-2.7B支持多机多卡微调吗,基于官网这个指令python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=${NUMBER_GPUS} --nnodes=2 --node_rank=0 --master_addr=${YOUR_MASTER_IP_ADDRESS} --master_port=${MASTER_PORT} ./train.p....

文章 2022-09-23 来自:开发者社区

中文稀疏GPT大模型落地 -----通往低成本&高性能多任务通用自然语言理解的关键里程碑

作者:同润,临在团队:阿里云机器学习平台PAI1. 概述GPT模型能较好的处理NLP各个应用领域的任务,比如文本分类,推理,对话,问答,完形填空,阅读理解,摘要,生成等等。百亿/千亿参数量级的GPT大模型作用在这些应用领域虽然效果很好ÿ...

中文稀疏GPT大模型落地          -----通往低成本&高性能多任务通用自然语言理解的关键里程碑

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