什么是CLIP? CLIP或对比语言-图像预训练是一种高效的模型,它通过自然语言监督学习视觉概念。它可以应用于任何视觉分类基准,只需提供要识别的视觉类别的名称,类似于GPT-2和GPT-3的“零样本”能力。 目前,计算机视觉的深度学习方法存在一些挑战和问题,包括典型视觉数据集所教授的视觉概念有限,以
什么是Whisper? Whisper是一个ASR系统(自动语音识别),是由OpenAI基于从网络收集的68,000小时的多语言和多任务监督数据进行训练的通用语音识别模型。 OpenAI报告称,使用大规模、多样化的数据集增加了对口音、背景噪音和技术术语的鲁棒性。此外,它还支持多种语言的转录,以及从这
交互式分类 我们的目标是使用上一章的分类模型来创建一个聊天机器人助手。 仅仅通过分类返回给定药物的疾病名称是不足以创建一个聊天机器人的。 当用户询问机器人关于药物时,聊天机器人将回复疾病名称,定义它,并在可能的情况下提供额外的信息。 我们的目标是使分类更加人性化,换句话说,我们将创建一个聊天机器人。
示例中使用的数据集 在这个示例中,我们将使用一个包含药物名称以及它们用于治疗的疾病、疾病或病况的公共数据集。 我们将创建一个模型并“教”它根据用户输入来预测输出。 用户输入是药物的名称,输出是疾病的名称。 数据集可在 Kaggle.com 上获得,您需要使用以下URL下载, 或者,访问以下
GPT-3已经通过大量来自开放网络的数据进行了预训练,其中包含数十亿个单词。这使它能够迅速学习新任务,只需提供少量示例即可。这被称为“few-shot learning”,它在人工智能领域是一项革命性的发展。 毫无疑问,有许多强大的开源few-shot learning项目可用。要实现few-sho
Embedding概述 如果我们要用一句话来描述这个特性,我们会说OpenAI的文本嵌入度测量了两个文本字符串彼此之间的相似程度。 嵌入通常用于诸如查找与搜索查询最相关的结果、基于相似性将文本字符串分组在一起、推荐具有相似文本字符串的项目、查找与其他文本字符串非常不同的文本字符串、分析不同文本字符串
在给定提示和一组指令之后,您正在使用的GPT模型将采用提示,然后使用其算法生成原始提示的修改版本。 这个修改后的版本可能比初始提示更长和/或更详细,具体取决于您的指令。 GPT模型能够理解提示和给定的指令的上下文,从而确定在输出中包含哪些附加细节会最有益处。 示例:翻译文本 我们始终使用相同的开发环
一旦您已经验证了您的应用程序,您就可以开始使用OpenAI API来执行完成操作。为此,您需要使用OpenAI的completion API。 OpenAI completion API使开发人员能够访问OpenAI的数据集和模型,使完成操作变得轻松。 首先提供句子的开头。然后,模型将预测一个或多个
生成型预训练变换器(Generative Pre-trained Transformer,GPT)是一种生成文本模型。该模型具有根据接收到的输入来预测接下来会出现什么新文本的能力。 GPT-3是另一个模型,显然比之前的任何GPT模型都要大且性能更好,包括GPT-1和GPT-2。 第三代GPT是在大规
在2015年12月,一群杰出的头脑聚在一起,有着一个共同的目标:以有益于整个人类的方式推动和发展友好的人工智能。 Sam Altman、Elon Musk、Greg Brockman、Reid Hoffman、Jessica Livingston、Peter Thiel、Amazon Web Ser