Публикации по теме 'gpt-3'


Чат-боты на базе GPT: обогащение диалогов с помощью базы данных Vector
В предыдущем посте я объяснил, как легко создать чат-бота, который может отвечать на вопросы по конкретной теме, используя ваши собственные данные и встраивания (чтобы прочитать, нажмите здесь ). Несмотря на то, что такой подход отлично подходит для демонстрации целей, если вы попытаетесь использовать его для чего-то более серьезного, вы очень быстро столкнетесь с проблемой. query = f"""Use the below article to answer questions about benefits in our company, if you..
Meta AI открывает исходный код модели языка параметров 175B: производительность, сравнимая с GPT-3, на одной седьмой…
Современные современные модели больших языков (LLM) могут иметь более 100 миллиардов параметров — число, которое регулярно растет, — и достигли поразительной производительности в сложных задачах обработки естественного языка (NLP), таких как написание статей, решение математических задач. задачи, ответы на вопросы и…
GPT3: узнайте о модели прогнозирования языка OpenAI
Вы когда-нибудь задумывались, как отреагирует предиктор естественного языка, когда ему дадут подсказку — «ВАЛЛ-И»? Нет? Нео? Большинство из нас составляют поколение, выросшее на просмотре чутких фильмов и драм, основанных на искусственном интеллекте! Попутно мы задавались вопросом, захватит ли когда-нибудь мир ИИ. И, честно говоря, однозначного ответа нет, кроме скептического и двусмысленного мамбо-джамбо. Машинное обучение и НЛП изменили рабочие процессы во множестве отраслей...
Подготовка набора данных для тонкой настройки GPT-J
Тонкая настройка — это мощный метод создания новой модели GPT-J, которая соответствует вашему варианту использования. При правильном выполнении тонкая настройка GPT-J может обеспечить производительность, которая значительно превосходит более крупные общие модели, такие как GPT-3 Davinci от OpenAI.‍ Для точной настройки GPT-J в Forefront вам потребуется всего лишь набор обучающих примеров, отформатированных в одном текстовом файле, где каждый пример обычно состоит из одного входного..
Создание собственного мини-чата GPT
Погрузитесь в НЛП, создав собственную небольшую языковую модель с примерами кода и техническими деталями. Приготовьтесь запустить свой собственный мини-ChatGPT и поразить друзей своим остроумным юмором, но пока не позволяйте ему писать ваши любовные письма! Разработка мелкомасштабной версии ChatGPT — сложная задача, требующая глубокого понимания концепций обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML). Тем не менее, с правильными инструментами и ресурсами, это…
Решение ограничений обучения смешанной точности
Смешанная точность стала необходимой для обучения больших моделей глубокого обучения, но сопряжена с рядом проблем. Перемещение параметров модели и градиентов в типы данных с более низкой точностью, такие как FP16, может ускорить обучение, но также создает проблемы с числовой стабильностью. Обучение в FP16 сопряжено с более высокой вероятностью недостаточного или переполненного градиента, менее точными расчетами оптимизатора и выходом накопителей за пределы диапазона типа данных. В этом..
GPT-3 теперь лучше с контекстом
GPT-3 представил новые функции под названием «Вставка и редактирование». Эти функции улучшают контекстуальные знания и позволяют использовать GPT-3 по-новому. GPT-3: изменить Редактировать — это функция, которая указывает, как мы хотим, чтобы GPT-3 изменил наш текст. Это позволяет быстро изменять тексты, используя…