直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

chatpgt的总体介绍、核心技术

回答

ChatGPT 总体介绍及核心技术如下：

ChatGPT 有三个基本阶段。首先，获取与迄今为止的文本相对应的 token 序列，并找到表示它们的嵌入（即一组数字的数组）。然后在这个嵌入上进行操作，以“标准神经网络方式”，值“逐层流动”到网络的连续层中，以生成一个新的嵌入（即一个新的数字数组）。最后，从这个数组的最后一部分生成一个大约有 50,000 个值的数组，这些值将变成不同可能的下一个 token 的概率。

关键是，这个流程的每个部分都是由神经网络实现的，其权重由端到端的网络训练确定。除了整体架构外，一切都是从训练数据中“学习”的，而不是“显式设计”。

在设置体系结构方面有许多细节，首先是嵌入模块。transformers 的想法是对组成文本的 token 序列执行类似的操作，不仅定义了序列中可以存在连接的固定区域，而且引入了“注意力”的概念，以及更关注序列中的某些部分而不是其他部分的想法。ChatGPT 的总体目标是根据它所看到的训练内容（包括查看网络等数十亿页的文本），“合理地”继续文本。在任何给定的时刻，它都有一定数量的文本，目标是为下一个 token 添加一个适当的选择。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

ChatGPT 是在做什么，为什么它有效？

它有三个基本阶段。首先，它获取与迄今为止的文本相对应的token序列，并找到表示它们的嵌入（即一组数字的数组）。然后它在这个嵌入上进行操作——以“标准神经网络方式”，值“逐层流动”到网络的连续层中——以生成一个新的嵌入（即一个新的数字数组）。然后，它从这个数组的最后一部分中生成一个大约有50,000个值的数组，这些值将变成不同可能的下一个token的概率。（是的，碰巧有大约与英语常用单词相同数量的token被使用，但只有大约3000个token是整个单词，其余的是片段。)关键是，这个流程的每个部分都是由神经网络实现的，其权重由端到端的网络训练确定。换句话说，实际上除了整体架构外，一切都是从训练数据中“学习”的，而不是“显式设计”。然而，在设置体系结构方面有许多细节，这些细节反映了各种经验和神经网络知识。即使这绝对涉及到细节，但我认为谈论其中一些细节仍然很有用，这至少可以让我们了解到构建ChatGPT这样的系统需要多少工作量。首先是嵌入模块。这是GPT-2的草图Wolfram语言表示：

LLM开源中文大语言模型及数据集集合

FindTheChatGPTer：地址：[https://github.com/chenking2020/FindTheChatGPTer](https://github.com/chenking2020/FindTheChatGPTer)简介：ChatGPT爆火，开启了通往AGI的关键一步，本项目旨在汇总那些ChatGPT的开源平替们，包括文本大模型、多模态大模型等，为大家提供一些便利。LLM_reviewer：地址：[https://github.com/SpartanBin/LLM_reviewer](https://github.com/SpartanBin/LLM_reviewer)简介：总结归纳近期井喷式发展的大语言模型，以开源、规模较小、可私有化部署、训练成本较低的‘小羊驼类’模型为主。Awesome-AITools：地址：[https://github.com/ikaijua/Awesome-AITools](https://github.com/ikaijua/Awesome-AITools)简介：收藏整理了AI相关的实用工具、评测和相关文章。open source ChatGPT and beyond：地址：[https://github.com/SunLemuria/open_source_chatgpt_list](https://github.com/SunLemuria/open_source_chatgpt_list)简介：This repo aims at recording open source ChatGPT,and providing an overview of how to get involved,including:base models,technologies,data,domain models,training pipelines,speed up techniques,multi-language,multi-modal,and more to go.Awesome Totally Open Chatgpt：地址：[https://github.com/nichtdax/awesome-totally-open-chatgpt](https://github.com/nichtdax/awesome-totally-open-chatgpt)简介：This repo record a list of totally open alternatives to ChatGPT.Awesome-LLM：

ChatGPT 是在做什么，为什么它有效？

transformers的想法是对组成文本的token序列执行类似的操作。但是，transformers不仅定义了序列中可以存在连接的固定区域，而且引入了“注意力”的概念，以及更关注序列中的某些部分而不是其他部分的想法。也许有一天，从一个通用的神经网络开始，并通过训练进行所有定制将是有意义的。但是，至少目前，在实践中将事物“模块化”似乎是至关重要的——就像transformers一样，也可能是我们的大脑所做的。那么，ChatGPT（或者说基于它的GPT-3网络）实际上是做什么的呢？请记住，它的总体目标是根据它所看到的训练内容（包括查看网络等数十亿页的文本），“合理地”继续文本。因此，在任何给定的时刻，它都有一定数量的文本——它的目标是为下一个token添加一个适当的选择。

其他人在问
chatpgt有什么最新消息
以下是关于 ChatGPT 的一些最新消息： Gradio 发布了 Gradio Discord Bot，允许在 Discord 服务器中使用 Spaces 中的演示进行语言翻译、文字转语音、文字生成图像等。 Hugging Face 现在可以使用 Docker Spaces。 OpenAI 预测到 2024 年收入将达到 10 亿美元。 ChatGPT 推出了更新，现在可以查看以前的历史对话。 2024 年 1 月 27 日，ChatGPT 又更新了，推出了新的 Mention 功能，可以在聊天窗口中通过@直接召唤任何 GPTS。 2024 年 4 月 26 日，ChatGPT 更新，正式推出个性化新功能，可以记住用户过去提到的内容，用户可自行决定要记住什么。
2024-09-26
sora背后的核心技术是啥
Sora 是一种基于扩散模型的视频生成模型，其核心技术是一个预训练的扩散变换器。扩散模型是一种生成式模型，通过学习输入数据的分布来生成新的数据。在 Sora 中，扩散模型被用来学习视频的分布，从而生成新的视频。 Sora 的核心技术源自 Diffusion Transformers（DiT），它结合了 VAE、ViT、DDPM 技术，优化了视频生成。具体来说，Sora 将原始输入视频压缩成一个时空潜在表示，然后从压缩视频中提取一系列时空潜在补丁，以封装短时间间隔内的视觉外观和运动动态。这些补丁类似于语言模型中的单词标记，为 Sora 提供了用于构建视频的详细视觉短语。Sora 的文本到视频生成是通过扩散变换器模型执行的。从一个充满视觉噪声的帧开始，模型迭代地去除噪声并根据提供的文本提示引入特定细节。本质上，生成的视频通过多步精炼过程出现，每一步都使视频更加符合期望的内容和质量。 总的来说，Sora 的核心技术是一个预训练的扩散变换器，它能够解析文本并理解复杂的用户指令，然后通过扩散模型生成视频。
2024-06-10
能用简单易懂的方法给我讲一下扩散模型的原理、核心技术思想和工作流程吗
扩散模型（Diffusion Models）是深度学习领域中一种强大的生成模型，它最近在生成图像、音频和其他类型的数据方面取得了显著的进展。扩散模型的核心思想是模拟物理过程中的扩散现象，将其应用于数据生成。 原理和核心技术思想： 1. 正向过程（Forward Process）： 扩散模型的灵感来源于物理学中的扩散现象，比如一滴墨水在清水中逐渐扩散开来。 在数据生成的上下文中，正向过程模拟了数据逐渐“变得随机”的过程。从一个确定的输入数据点（比如一张清晰的图片）开始，通过逐步添加噪声，将其转化为一个完全随机的噪声分布。 2. 逆向过程（Reverse Process）： 与正向过程相反，逆向过程的目标是从噪声数据重构出原始数据。 这个过程就像是逆转扩散过程，逐步预测并去除噪声，最终恢复出清晰的数据。 3. 概率框架： 扩散模型在概率框架下工作，它定义了数据从初始状态到噪声状态的马尔可夫链，以及从噪声状态恢复到初始状态的逆马尔可夫链。 4. 训练过程： 通过训练一个神经网络来学习逆向过程中的每一步，即如何从噪声数据中去除噪声并逐步恢复出原始数据。 工作流程： 1. 初始化： 选择一个初始数据点，比如一张图片。 2. 正向扩散： 通过逐步添加噪声，将初始数据点转化为噪声数据。这个过程可以看作是一系列逐步增加噪声的步骤。 3. 训练逆向模型： 使用神经网络学习如何逆转扩散过程。在训练阶段，网络会接收到部分噪声数据，并尝试预测原始数据。 4. 逆向去噪： 在生成阶段，从随机噪声开始，利用训练好的神经网络逐步去除噪声，每一步都使数据更接近原始状态。 5. 生成数据： 经过多轮逆向去噪步骤后，最终生成清晰的数据，如高质量的图片或音频。 扩散模型的一个关键优势是它能够生成高保真度的复杂数据，如高分辨率的图像。此外，由于其概率性质，它还可以生成多样化的数据样本，为数据生成任务提供了新的可能性。 扩散模型在生成任务中取得的成果令人瞩目，但同时也需要大量的计算资源，因为它们通常需要数百到数千个步骤来生成数据。不过，随着硬件的发展和模型优化，扩散模型的应用前景非常广阔。
2024-04-22
帮我整理一下国外和国内现在AI的总体情况，给单位领导介绍AI使用
当前AI的全球与中国现状 全球AI发展概况 1. 技术进步与应用： 生成式AI：生成式AI在过去几年里取得了重大进展，特别是在自然语言处理和图像生成方面。2023年，生成式AI吸引了252亿美元的投资，比前一年增长了近九倍。 多模态AI：多模态AI能够处理文本、图像和音频等多种形式的数据，提升了虚拟助手和客户服务系统的能力。例如，虚拟助手不仅能回复文本信息，还能通过分析客户的语音和视频数据提供个性化服务。 2. 行业应用： 医疗、金融与法律：这些领域通过小型AI模型的应用来实现本地化处理，保护数据隐私的同时提升效率。例如，AI在医疗中用于诊断和治疗建议，在金融中用于风险评估和自动化交易。 企业智能化：通过API驱动的AI和微服务，企业能够更快速地开发复杂的AI应用，提高生产力。例如，零售企业通过AI实现个性化营销和库存管理，显著提升客户服务效率和销售策略。 3. 法规与伦理： 欧洲AI法案：欧盟正在制定《人工智能法案》，这是全球首个全面的AI法律框架，旨在规范AI应用，保护用户隐私并防止滥用。例如，该法案禁止使用面部识别进行情绪监控和基于社交行为的评分。 美国与中国的监管：美国发布了一系列行政命令和指南，要求联邦机构在使用AI时遵循安全和道德标准。中国则更加积极地推动AI法规，并要求生成式AI内容的真实性和准确性。 中国AI发展概况 1. 技术领先与应用广泛： 中国在AI技术的研发和应用上一直处于世界前列。中国公司在语音识别、图像处理和自动驾驶等领域取得了显著成果。例如，百度的无人驾驶汽车和科大讯飞的语音助手都是全球领先的AI产品。 政策支持：政府大力支持AI发展，发布了一系列政策和资金支持计划。例如，《新一代人工智能发展规划》提出了到2030年成为全球AI创新中心的目标。 2. 产业布局： 智慧城市与公共服务：AI在中国的智慧城市建设中扮演重要角色，通过智能交通管理、环境监测和公共安全系统等提升城市管理效率。 金融与零售：金融机构利用AI进行风险控制和反欺诈，零售企业通过智能推荐系统提升用户体验和销售业绩。 3. 挑战与监管： 隐私与安全：随着AI应用的扩展，数据隐私和安全问题也日益突出。中国政府要求AI产品必须明确标示AI生成内容，并禁止利用AI进行价格歧视和虚假信息传播。 伦理与公平：AI在应用过程中也面临伦理和公平性问题，特别是在就业替代和算法偏见方面。政府和企业正在积极探索解决方案，确保AI的公平使用。 总结 全球和中国在AI领域都取得了显著进展，AI技术已经广泛应用于各个行业，提高了生产效率和服务质量。然而，随着AI技术的迅速发展，数据隐私、安全和伦理问题也愈发重要。各国政府和企业需要共同努力，制定合理的政策和法规，确保AI技术在安全、可靠和公平的基础上持续发展。
2024-05-19
copilot相关产品和市场介绍
以下是关于 Copilot 相关产品和市场的介绍： Copilot 相关产品： SciSpace Copilot：由印度论文服务平台 SciSpace 开发，用于以问答形式解释科学文献中的文本、数字和表格。该公司成立于 2015 年，拥有大量论文数据积累和处理经验，并针对主流学术论文发布平台数据进行了优化，输出内容更精确。在更新版本中，支持解释专业词汇、深入研究、多语言互译、添加 URL 书签等功能，网址：https://typeset.io/ GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，帮助更快、更少地编写代码。 GPT Code Copilot：您的人工智能软件开发助手，通过精确的分步指导和定制的代码解决方案提升编码之旅，网址：https://chat.openai.com/g/g2DQzU5UZlgptcodecopilot 市场情况： AIPRM for ChatGPT 是一款 SEO Prompt 模板插件，于 1 月 8 日上线，目前用户已超百万，Prompt Template 使用次数超过五千万次，B 端客户包括迪士尼、Adobe、Intel、微软、康泰纳仕，收费标准可参考：https://www.aiprm.com/ Teamsmart 是一款有趣的文档助手，功能与其他文字处理类插件类似，根据不同职业/技能提供一系列能力点不同的机器人，网址：https://www.teamsmart.ai/ Boring Report 是应对标题党的神器，可去除文章中的夸张表述，仅保留客观事实。 以上工具在功能和适用场景上可能有所不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。更多辅助编程 AI 产品，还可以查看：https://www.waytoagi.com/category/65
2024-10-22
我想做一个关于AI工具在教育中的应用的视频，能给点建议吗？用那个工具较好介绍
以下是关于制作 AI 工具在教育中应用的视频的一些建议： 1. 可以参考拜登签署的 AI 行政命令中有关塑造 AI 在教育方面潜力的内容，例如创建资源以支持教育工作者部署支持 AI 的教育工具，如学校中的个性化辅导。 2. 从“教育：云朵老师们一起交流 AI 2024 年 3 月 19 日”的相关内容中获取灵感，如会议讨论的人工智能技术在教学中的各种应用，包括大语言模型、绘画模型、博物学家等的应用和实践。 3. 关注使用 AI 工具时的一些要点，如与大语言模型和图像模型交互时设定角色、表述清晰、调整框架，注意上下文长度、产生幻觉等问题，可选择国产工具。 4. 了解与 AI 对话的多种方式，如让 AI 扮演角色、仿写、成为小助理、激发好奇心等。 5. 探索利用人工智能工具进行创意和创作的方法，例如使用提示词生成图片、视频、音乐，使用自然语言描述生成剧本和分镜等。 至于具体的工具选择，国产工具可以考虑，但需要根据您的具体需求和使用场景进一步确定。
2024-10-20
DALL·E2的介绍
DALL·E2 也叫 unCLIP，基本可以看成是 DALL·E 和 GLIDE 的合体。 其问题建模采用两阶段方法： Stage1：通过 caption 得到 CLIP image embedding 的 prior 过程，方式可以是 DALL·E 中的自回归方法，也可以用另外一个扩散模型来做。 Stage2：通过 CLIP image embedding 到生成图片的 diffusion decoder。这个过程带有较强的随机性，多样性比 DALL·E 中的 dVAE 要好。 在 Stage2 的 Decoder 训练中： 本质是个 Diffusion 模型，细节借鉴了 GLIDE。每一次传播过程都会把 CLIP text embedding 拼接在 timestamp embedding 后面，CLIP text embedding 代表了 text 全局信息。 类似 GLIDE，把 caption 原始序列也加入 attention 里，希望能补充 CLIP text embedding 没有捕捉到的 NLP 信息，但效果一般。 为了得到大图，还学习了两个 upsamplediffusionmodel，分别从 64×64 到 256×256，以及 256×256 到 1024×1024。使用了 guidancefree 的方式，10%的概率随机擦除 CLIP text embedding 输入，50%概率随机丢弃 caption 输入。 在 Stage1 的 Prior 训练方面： DALL·E2 是在 2022 年引发了基于图像的生成式 AI 热潮的模型。它把 GLIDE 和 DALL·E 结合在一起，把效果做出了圈。同时，它是 AIGC 组成原理中 Image 生成部分重点介绍的模型之一。
2024-10-20
Gamma的用途介绍
Gamma 有以下几种常见用途： 1. 在图像处理中，Gamma 可用于改变图像的 Gamma 值，从而调整图像的亮度和对比度。节点选项说明中，gamma 表示图像的 Gamma 值。 2. Gamma 也是一个在线演示文稿制作平台。它利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户通过简单的文本输入生成幻灯片，其 AI 系统会根据内容自动提供布局建议和设计元素。该平台支持多种多媒体格式嵌入，如 GIF 和视频，提供多种预设主题和自定义选项，简化演示文稿创建过程，让非设计专业人士也能轻松制作出具有专业外观的演示文稿，使用户节省设计时间，专注于内容表达和创意发挥。 此外，在开源大模型领域，谷歌发布的 Gemma 模型中也涉及到相关技术细节。Gemma 是一个轻量级的 SOTA 开放模型系列，在语言理解、推理和安全方面表现强劲。谷歌发布了 20 亿参数和 70 亿参数两个版本，并提供了预训练以及针对对话、指令遵循、有用性和安全性微调的 checkpoint。不同尺寸满足不同的计算限制、应用程序和开发人员要求。Gemma 在 18 个基于文本的任务中的 11 个上优于相似参数规模的开放模型。
2024-10-14
在AI领域，介绍一下智能体和搭建智能体
智能体是建立在大模型之上的，其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力，能通过大量数据学习，获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力；具有灵活性，可适应不同任务和环境；具有泛化能力，能将学到的知识泛化到新情境中解决类似问题。 简单理解，智能体就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。在 C 端，比如社交方向，用户注册后先捏一个自己的智能体，然后让其与他人的智能体聊天，两个智能体聊到一起后再真人介入。在 B 端，有帮助商家搭建智能体的机会。 目前有很多智能体开发平台，如字节的扣子 Coze，2 月 1 日字节正式推出其国内版，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。此外还有 Dify.AI 等。 搭建智能体可以基于一些公开的大模型应用产品，如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等。具体步骤包括： 1. 点击“浏览 GPTs”按钮。 2. 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 3. 使用自然语言对话或手工设置进行具体设置。 4. 开始调试智能体并发布。 智能体的开发是一个不断学习和进步的过程，通过实践能更好地理解其潜力和发掘应用场景的可能性。
2024-10-14
请简要介绍WaytoAGI知识库
WaytoAGI 是一个由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 在短短一年间，靠着口口相传拥有高达数千万的访问量。其知识库内容丰富，涵盖了 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块，还包含赛事和活动以促进大家动手实践，有 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例。 WaytoAGI 不仅是一个普通的技术社区，更是一个汇聚行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台，社区制作的优质作品多次登上央视首页，广受好评。 它还孵化了如离谱村等大型共创项目，离谱村是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。参与者不分年龄层，都可以通过 AI 工具创作出各种各样的作品。 “通往 AGI 之路”的品牌 VI 融合了独特的设计元素，以彩虹色彰显多元性和创新，以鹿的形象象征智慧与优雅，通过非衬线字体展现现代感和清晰性，共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。
2024-10-11