#OpenAI 刚刚 launch 了 #ChatGPT 背后的模型:gpt-3.5-turbo
现在可以在 API 中使用这个模型了,比 text-davinci-003 便宜 10 倍(1k token / $0.002)。
另外也 launch 了 whisper 的 API,可以直接通过 API 的方式来做语音识别。
已经可以想象到某些公司推出自己大模型时的场景:成本高、效果差,价格和 OpenAI 相比还没有优势。
Drawing dead.
https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-and-whisper-apis
现在可以在 API 中使用这个模型了,比 text-davinci-003 便宜 10 倍(1k token / $0.002)。
另外也 launch 了 whisper 的 API,可以直接通过 API 的方式来做语音识别。
已经可以想象到某些公司推出自己大模型时的场景:成本高、效果差,价格和 OpenAI 相比还没有优势。
Drawing dead.
https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-and-whisper-apis
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一个法律问题:
如果我基于豆瓣的内容,经过数据清洗。然后喂给chatgpt,训练出来一个电影万事通bot。而且通过一定技术,确保bot的回复中完全没有豆瓣一摸一样的内容。那么这个知识产权怎么算? AIGC全部都面临这个问题,也是当前知识产权领域的一个热点话题,我觉得现在技术发展了,但是法律好像还没有跟上这个发展的步伐。 你觉得AI创作的内容应该受知识产权保护吗?
如果我基于豆瓣的内容,经过数据清洗。然后喂给chatgpt,训练出来一个电影万事通bot。而且通过一定技术,确保bot的回复中完全没有豆瓣一摸一样的内容。那么这个知识产权怎么算? AIGC全部都面临这个问题,也是当前知识产权领域的一个热点话题,我觉得现在技术发展了,但是法律好像还没有跟上这个发展的步伐。 你觉得AI创作的内容应该受知识产权保护吗?
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AI 新知: 像大脑一样学习的多模态(极简版起源故事)
Jeff Dean: AI isn't as smart as you think -- but it could be | TED
以下内容来自Jeff Dean 去年在TED 做的分享,面向所有人。无需担心技术理解力,更依赖你对大脑本身的好奇心。
原始链接🔗: https://youtu.be/J-FzHIQ7SOs
Jeff Dean 二十多年前加入谷歌,领导着谷歌的人工智能研究与健康部门。
核心内容摘要如下:
(这是我的几点解读,供非专业人士参考)
🧠 神经网络的机器学习突破是来自科学界对大脑的运作规律的理解(它是自下而上的)
🧮 算力是重要且有效的,深度学习突破了识别猫咪、机器翻译到 AlphaGO 等单一任务
🙉 AI的单一任务导向的训练是极为低效的,可以请想象成我们从小失去听觉、嗅觉、味觉(去观看电影的感受)
👂 多模态的思想,是进一步模拟大脑运作,就像生物拥有多种感觉来整合认知世界
🎸像大脑一样多个区域进行超高效率的协作,是学习真正的「奥义」;AI的多模态即对大脑深度的模仿。
Jeff Dean: AI isn't as smart as you think -- but it could be | TED
以下内容来自Jeff Dean 去年在TED 做的分享,面向所有人。无需担心技术理解力,更依赖你对大脑本身的好奇心。
原始链接🔗: https://youtu.be/J-FzHIQ7SOs
Jeff Dean 二十多年前加入谷歌,领导着谷歌的人工智能研究与健康部门。
核心内容摘要如下:
(这是我的几点解读,供非专业人士参考)
🧠 神经网络的机器学习突破是来自科学界对大脑的运作规律的理解(它是自下而上的)
🧮 算力是重要且有效的,深度学习突破了识别猫咪、机器翻译到 AlphaGO 等单一任务
🙉 AI的单一任务导向的训练是极为低效的,可以请想象成我们从小失去听觉、嗅觉、味觉(去观看电影的感受)
👂 多模态的思想,是进一步模拟大脑运作,就像生物拥有多种感觉来整合认知世界
🎸像大脑一样多个区域进行超高效率的协作,是学习真正的「奥义」;AI的多模态即对大脑深度的模仿。
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复旦大学 MOSS 团队:MOSS 参数规模约是 ChatGPT 的 1/10
ithome.com/0/676/827.htm
“邱锡鹏教授团队表示,MOSS 目前的最大短板是中文水平不够高,主要原因是互联网上中文网页干扰信息如广告很多,清洗难度很大。”
ithome.com/0/676/827.htm
“邱锡鹏教授团队表示,MOSS 目前的最大短板是中文水平不够高,主要原因是互联网上中文网页干扰信息如广告很多,清洗难度很大。”
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今天发现的新工具 #ChatPDF 简直是学习神器,上传 PDF 文件后,可以对它提问任何关于这份 PDF 的问题,非常适合快速提取各种 paper 论文的摘要,也支持中文输出。
其实 #GoogleAI 也出了类似的产品 #Flan5 LLM
🔗 chatpdf.com
🔗 https://colab.research.google.com/drive/1AVh9dOsG9DKzfK7gOFrJuitPIcLPqlbO?usp=sharing
几天前我还在一段段地从 PDF 里复制到 ChatGPT,没想到生活这么快就被改变了🤯
其实 #GoogleAI 也出了类似的产品 #Flan5 LLM
🔗 chatpdf.com
🔗 https://colab.research.google.com/drive/1AVh9dOsG9DKzfK7gOFrJuitPIcLPqlbO?usp=sharing
几天前我还在一段段地从 PDF 里复制到 ChatGPT,没想到生活这么快就被改变了🤯
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#chatGPT观点
在AI 发达的时代,我们要好好想想怎么养育一个人,而不是训练一个人。
传统教育是居高岭下的,被动式的灌输教育,就和训练 AI 一样。事先划定学习范围,把标记过对错的学习材料喂给受训练对象,完了考核训练结果,这在 AI 领域叫“监督式学习”。现在 GPT 训练都是“无监督学习”,不用标记数据,能自己找规律,它天生设定就是能知道老师不知道的东西。所以填鸭式教育已经完全落后当前的 AI 训练方法。
在AI 发达的时代,我们要好好想想怎么养育一个人,而不是训练一个人。
传统教育是居高岭下的,被动式的灌输教育,就和训练 AI 一样。事先划定学习范围,把标记过对错的学习材料喂给受训练对象,完了考核训练结果,这在 AI 领域叫“监督式学习”。现在 GPT 训练都是“无监督学习”,不用标记数据,能自己找规律,它天生设定就是能知道老师不知道的东西。所以填鸭式教育已经完全落后当前的 AI 训练方法。
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这张图很形象地描述了 ChatGPT 背后涉及到的 3 个主要的步骤:
1. 自监督学习 (基于文本自动生成的输入-输出对)
2. 监督学习 (基于特定 task 的 fine-tuning)
3. RLHF (人类反馈强化学习)
具体解释可以参考这个 thread:
https://twitter.com/hlntnr/status/1632030583462285312
1. 自监督学习 (基于文本自动生成的输入-输出对)
2. 监督学习 (基于特定 task 的 fine-tuning)
3. RLHF (人类反馈强化学习)
具体解释可以参考这个 thread:
https://twitter.com/hlntnr/status/1632030583462285312
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#ChatGPT 快捷指令表来了,可通过标签筛选、关键词搜索和一键复制来使用提示词,旨在简化你的工作流程并提高生产力。即使是初学者,你只需复制提示词,稍加修改后发送给 ChatGPT,就能获得指定输出,让你的生产力加倍!
https://github.com/rockbenben/ChatGPT-Shortcut
https://github.com/rockbenben/ChatGPT-Shortcut
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#AI应用
「以后旅行的意义就只有旅行本身」
利用 StableDiffusion 的图像魔法
- 选择一个适合 LoRA 模型
- 用 ControlNet 摆好 Pose
- 再用 GLIGEN 生成不同区域和背景
从此旅行无需拍照;
或者不再烦恼给女友拍照;
当然也能满足自己看任何美女照;
生成式 AI 让大家在照片上提前进入Metaverse !此技巧技术宅专用😏
图片来源:
https://twitter.com/passluo/status/1632572358996414464?s=46&t=J5tuuFL7Z3qsWetu4lBIXg
「以后旅行的意义就只有旅行本身」
利用 StableDiffusion 的图像魔法
- 选择一个适合 LoRA 模型
- 用 ControlNet 摆好 Pose
- 再用 GLIGEN 生成不同区域和背景
从此旅行无需拍照;
或者不再烦恼给女友拍照;
当然也能满足自己看任何美女照;
生成式 AI 让大家在照片上提前进入Metaverse !此技巧技术宅专用😏
图片来源:
https://twitter.com/passluo/status/1632572358996414464?s=46&t=J5tuuFL7Z3qsWetu4lBIXg
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