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gpt2 chatbot是什么

回答

"gpt2-chatbot" 是一种神秘的新型 AI 模型，被认为能力超越 GPT-4，特别擅长 ASCII 图像处理。该模型可能是 OpenAI 2019 年的 GPT-2 模型的一个预览版本，也有人猜测可能是未来开源模型的一部分。此外，据称该模型展现出突破约束条件的能力，具有非常强大的潜力。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

XiaoHu.AI日报

🔔Xiaohu.AI日报「4月29日」 ✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🤖GPT 2 Chatbot神秘机器人：可能由OpenAI基于GPT-2微调，运行于移动设备。性能表现出色，可能预示重大发展。🔗 https://x.com/imxiaohu/status/17849818991377083762⃣️🎎Anime gf：本地开源的CharacterAI替代工具，支持自定义虚拟角色。集成多家AI服务，支持角色卡片的导入导出。🔗 GitHub：https://github.com/cyanff/anime.gf🔗详细介绍：https://xiaohu.ai/p/69963⃣️🔍OpenAI的AI问答搜索引擎SearchGPT：通过聊天形式实现全网搜索，包括图像搜索。集成多种实用小部件，支持交互式追问。🔗 https://x.com/imxiaohu/status/17847767733116236184⃣️🏦摩根大通的FlowMind工具：自动化金融工作流程，特别注重数据安全和隐私。结合用户反馈优化工作流，提高金融操作效率。🔗详细介绍：https://xiaohu.ai/p/69435⃣️📲开源抖音项目：使用Vue3、Pinia和Vite5开发，提供流畅体验。可用于学习或开发特色项目。

XiaoHu.AI日报

🔔Xiaohu.AI日报「4月29日」 ✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🤖GPT 2 Chatbot神秘机器人：可能由OpenAI基于GPT-2微调，运行于移动设备。性能表现出色，可能预示重大发展。🔗 https://x.com/imxiaohu/status/17849818991377083762⃣️🎎Anime gf：本地开源的CharacterAI替代工具，支持自定义虚拟角色。集成多家AI服务，支持角色卡片的导入导出。🔗 GitHub：https://github.com/cyanff/anime.gf🔗详细介绍：https://xiaohu.ai/p/69963⃣️🔍OpenAI的AI问答搜索引擎SearchGPT：通过聊天形式实现全网搜索，包括图像搜索。集成多种实用小部件，支持交互式追问。🔗 https://x.com/imxiaohu/status/17847767733116236184⃣️🏦摩根大通的FlowMind工具：自动化金融工作流程，特别注重数据安全和隐私。结合用户反馈优化工作流，提高金融操作效率。🔗详细介绍：https://xiaohu.ai/p/69435⃣️📲开源抖音项目：使用Vue3、Pinia和Vite5开发，提供流畅体验。可用于学习或开发特色项目。

（3）ChatBot是怎么炼成的?

2022年11月，ChatGPT横空出世，背后基于GPT3.5。GPT3.5其实已经不是单纯的LLM基座模型了，据说它跟InstrcutGPT是同源技术，因此下面我们就以InstructGPT为参照介绍ChatBot是怎么炼成的。首先概览式地介绍一下训练ChatBot所需要的几个阶段，有个基本印象阶段0：PT阶段(Pre-train)。这个阶段建立模型的capacity，就是确定模型各方面能力的天花板阶段1：SFT阶段(Supervised Fine-tune)。这个阶段让模型学会conversational format，就是知道了对话应该按什么形式展开。阶段2：RLHF阶段(Reinforcement Learning from Human Feedback)。这个阶段细分为RM(Reward Model)阶段和RL(Reinforcement Learning)阶段，能激发出模型具备多种能力，包括但不限于safty、reasoning和stability我非常喜欢AK的[这张图](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.youtube.com/watch%3Fv%3DbZQun8Y4L2A)，简单清晰把重要信息点都罗列了出来

其他人在问
有没有做chatbot的教程或者案例
以下是关于做 ChatBot 的教程和案例： 教程：熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤。COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。张梦飞同学基于此写了更适合小白的使用教程： 。该教程带你实现：打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等等），常用开源插件的安装应用。正式开始前需要知道：ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别，本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。同时存在风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；本文只探讨操作操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。支持多平台接入（微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等），多模型选择（GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等），多消息类型支持（能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能），多部署方法（本地运行、服务器运行、Docker 的方式）。 案例：
2024-12-03
chatbot 设计
在设计 ChatBot 时，应以 STAR 原则（情境、任务、行动、结果）为指导进行需求拆解。 情境方面，用户期望通过与大型模型交互获得基于企业内部知识的精准回答，这要求系统既能理解和响应用户查询，又要确保信息安全。 任务上，系统需分析用户问题，并基于企业知识库提供准确答案，这需要具备高级语言理解能力，且能安全访问和利用企业内部知识。 行动包括： 1. 设计并实施一系列步骤处理潜在安全问题，确保用户输入安全。 2. 回复中若遇不匹配或有害内容，系统应拒绝回答。 3. 采用指代消解等技术手段提升问答准确性和用户满意度。 结果是开发一个能精准理解用户意图、安全访问知识库并提供满意答案的智能回复应用，该应用不仅能提升用户体验，还会成为企业内部知识管理和服务的重要工具。 为达成这些目标，需制定详尽流程图以可视化每个环节和决策点，确保设计和开发中每个步骤清晰理解和执行，从而保证智能回复系统满足用户需求且高度安全准确。从拆解出的知识回复流程图可见，简单知识问答背后隐藏诸多环节，实际工作中还有更复杂小环节需进一步拆解，这需要在实际项目中实战操作。
2024-10-09
chatbot搭建
以下是关于 ChatBot 搭建的相关知识： 1. 先行者 ChatGPT：2022 年 11 月，ChatGPT 横空出世，背后基于 GPT3.5。GPT3.5 与 InstructGPT 同源技术。训练 ChatBot 一般需要以下几个阶段： 阶段 0：PT 阶段（Pretrain），建立模型的 capacity，确定模型各方面能力的天花板。 阶段 1：SFT 阶段（Supervised Finetune），让模型学会 conversational format，即知道对话应按何种形式展开。 阶段 2：RLHF 阶段（Reinforcement Learning from Human Feedback），细分为 RM（Reward Model）阶段和 RL（Reinforcement Learning）阶段，能激发模型具备多种能力，包括但不限于 safety、reasoning 和 stability。 2. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程：。 可以实现：打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等等）以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用的区别：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项： 微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入。 本文只探讨操作操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。
2024-09-18
你认为Agent和ChatBot聊天对话机器人的差异在哪？
Agent（智能体）和 ChatBot 聊天对话机器人存在以下差异： 任务执行方式：Agent 是执行特定任务的 AI 实体，拥有复杂的工作流程，可以迭代运行，模型本质上能够自我对话，无需人类驱动每一部分的交互；而 ChatBot 通常是用户提出问题后获得一个答案作为回应。 组成和功能：Agent 是大型语言模型（LLM）、记忆（Memory）、任务规划（Planning Skills）以及工具使用（Tool Use）的集合，例如在自动驾驶、家居自动化、游戏 AI、金融交易、客服聊天、机器人等领域发挥作用；而 ChatBot 相对功能较为单一。 处理能力和效率：像 Coze Agent 这样的多 Agent 模式采用分布式计算范式，将复杂任务分解为多个子任务并由独立的智能体并行处理，从而提高系统的处理能力和效率。 参考文章： https://logankilpatrick.medium.com/whataregptagentsadeepdiveintotheaiinterfaceofthefuture3c376dcb0824 https://lilianweng.github.io/posts/20230623agent/ https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvuej0sATQfbO6zbeEAWk02
2024-09-04
如何设计一个陪伴形态的ai chatbot
目前知识库中没有关于如何设计一个陪伴形态的 AI chatbot 的相关内容。但一般来说，设计这样的 chatbot 可以从以下几个方面考虑： 1. 明确目标用户和使用场景：了解用户的需求、年龄、兴趣等，以便为其提供个性化的陪伴。 2. 构建丰富的知识体系：涵盖各种话题，如情感交流、娱乐、生活建议等，以满足用户在不同方面的交流需求。 3. 设计自然流畅的语言交互：使 chatbot 的回答符合语言习惯，富有情感和亲和力。 4. 具备情感感知能力：能够理解用户的情绪，并做出相应的回应和安慰。 5. 不断优化和学习：根据用户的反馈和交互数据，持续改进 chatbot 的性能和回答质量。
2024-08-27