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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
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