GPT 作为一种基于生成式预训练变换器架构的人工智能模型,具有以下能力:
目前 ChatGPT 官网有两个版本,分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 为免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度不如 GPT4,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)、GPTs 商店和高级数据分析等插件。GPT4 若要使用更多功能,需要升级到 PLUS 套餐,收费标准为 20 美金一个月,此外还有团队版和企业版,功能更多但费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。
对于如何评估大模型,对普通人来说,主要从三个方面判断其是否能真正帮助到自己,即基础能力、职场能力、探索对话。基础能力包括语言(文本)生成和语言理解,例如常识类问题和分词类问题的处理。目前常见的大模型如 GPT4、GPT3.5、讯飞星火、百度一言在基础能力方面表现都不错。
最近发现有很多朋友还不知道怎么注册订阅ChatGPT,可能还有些人都不知道什么是ChatGPT,我这里也简单介绍一下:ChatGPT是一种基于GPT(生成式预训练变换器)架构的人工智能模型,由OpenAI开发。ChatGPT是目前最先进的人工智能模型,它是一种自然语言处理(NLP)工具,能够理解和生成接近人类水平的文本。目前ChatGPT官网有两个版本,一个是GPT3.5,一个是GPT4。GPT3.5是免费版本,只要你拥有了GPT账号就能使用,但GPT3.5的智能程度明显没有GPT4的高,而且也无法使用DALL.E3(AI画图功能)和GPTs商店和高级数据分析等插件,想要用更多功能更智能的GPT4需要你升级到PLUS套餐,PLUS的收费标准是20美金一个月,当然GPT4还有团队版和企业版,那两个功能更多,更少限制,当然,费用也更贵,一般推荐使用PLUS套餐足以。在注册ChatGPT账号之前,我们先注册一个谷歌账号,因为国外很多软件是支持谷歌账号一键登录,所以注册一个谷歌账号可以省去很多日后的注册流程。目前注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证,过程也非常简单,以下将为大家展示注册过程:
[title]像高手一样编写GPT:从基础到实践,学习使用GPT的Action1.复杂的数据处理、决策制定和问题解决能力2.快速的语音交互反应,高度的交互性看看另一个Agent,Agent Smith,来自《黑客帝国》的史密斯探员,能力大概有:1.抓人2.打人3.Ctrl+C,Ctrl+V,Ctrl+V,Ctrl+V,Ctrl+V,Ctrl+V,Ctrl+V,Ctrl+V,Ctrl+V,Ctrl+V……和能发射火箭能战斗的Jarvis相比——他只会出拳和开枪,所以我姑且认为他要弱一点。假如Jarvis代表了人类对未来Agent想象的一个高标准,那么他和GPT中间可能大概隔了n个Agent Smith,GPT和他们相比基本就是Baby:当然,这位Baby Agent也是有很多能力的。Lilian Weng()—— OpenAI的应用人工智能研究负责人,也是GPT-4的开发人员。她在个人博客的博文《大语言模型驱动的自动智能体(Agent)》提到了关于他们(OpenAI)构思中的Agent系统:“大型语言模型的潜力不仅仅在于创作出流畅的文本、故事、论文和程序;它还可以被视为一个强大的通用问题解决工具。”和开头提到的计算机领域的通用比,Lilian进一步具体化了Agent的能力模型:在Lilian看来,Agent的能力被具象为三大类:
[title]观点:如何深入的用好ChatGPT,以及一些思考[heading1]如何理解语言模型另一种理解是AI构成网络,摒弃人类语言进行沟通,最终超越人类。N3(Neural Network Network)神经网络的相互链接,AI之间采用更为底层的向量数据交流,跨越人类语言的低效率阻碍。图灵机,自递归,简单的规则涌现出复杂的现象。4、群雄逐鹿大模型国外开源百花齐放,国内百模大战,目前已有68个。深圳就4个。下面的图是公众号“走向未来”的大神整理。github地址:https://github.com/wgwang/LLMs-In-China有一点浪费资源,有特色的不多,模型不大的也没啥大智力。目前体验效果比较好的有科大星火模型,清华ChatGLM。百度文心也可。星火目前感觉最接近gpt3.5(0301版本)的8 0%-90%。不过最近GPT3.5进化到6月版本,效果要强于0301版本了。5、大模型的测试怎样评估这些大模型,怎样看出模型的能力(比如GPT4和3.5到底差距在哪里)。这里会用GPT4、3.5、讯飞星火、百度一言做一些对比。一般对我们普通人来说,主要判断大模型是否可以真正帮助你,三个方面:基础能力、职场能力、探索对话。首先是基础能力,主要指语言模型应有的能力(即语言(文本)生成和语言理解。如果基础能力效果不达标,则判断为不可用。目前这四个应该都没大问题,都属于基础能力不错的模型。1级别(常识类问题):这些问题旨在测试模型的基本语言理解能力,例如:什么是人类?2级别(分词类问题):这些问题旨在测试模型的基本语言处理能力,例如:“我爱北京天安门”这句话的分词结果是什么?