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gpt论文复现在线播放_ai智能写作一键生成(2024年12月免费观看)

内容来源：合毅科技所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

gpt论文复现

数字媒体技术毕业设计：我的崩溃之旅最近真的是有点崩溃了……老师给了几篇论文让我们复现并改进，结果电脑不行，只能用云服务器。数据集太大了，我只下载了一部分来训练，结果现在卡在数据集预处理阶段。云服务器储存空间有限，当时降采样后就把原图像删了，结果现在出问题了，一堆乱七八糟的问题接踵而至。其实我也在纠结要不要选系统或者做游戏，但学校的毕设要求比较高，做系统太简单了也不行。老师明确说过，做管理系统之类的套壳系统会被打回去。做游戏的话，我之前做过一个简单的3D枪战小游戏，相对比较简单，但我比较想考研，就算工作了也不打算去游戏公司。而且我做的项目本来就不多，毕设肯定是我简历上比较重要的项目，做游戏对我未来帮助也不大。啊，但是我现在真的很后悔选了这个研究方向，我做的是新视角合成。之前研究过NerF，感觉有点这方面的基础就选了。导师让我搞陆空结合这方面的，但我感觉数据集不好搞啊，不可能让我买个无人机自己弄数据集吧。导师是研究计算机视觉的，给的选题也基本上是围绕这方面的，但我感觉这方面能搞的新东西太少了啊，让我自己找我也搞不出来什么东西，唉，真的好崩溃…… 我现在全靠ChatGPT，这样下去我真的能毕业吗？而且最近搞这个毕设也有点耽搁我考研进度了，啊啊啊啊，真的好崩溃啊。

【Perplexity AI被起诉：AI搜索与创作者权益的平衡】十月底，News Corp 对一个受欢迎的 #AI搜索引擎# Perplexity AI 提起了诉讼。乍一看，这似乎并不特别，毕竟这是众多要求 #AI# 开发者在数据使用上提供归属、征得同意或支付补偿的案件之一。然而，这起诉讼却不同，它可能是其中最具影响的一件。这场争论的核心是 AI 搜索的未来，即能够从全网信息中提取并总结内容的#聊天机器人# 。随着其日渐流行，这些 AI“答案引擎”可能会成为取代传统搜索引擎的互联网入口。与普通 AI 聊天机器人仅通过训练来复现信息（尽管常常不可靠）不同，AI 搜索工具如 Perplexity、Google 的 Gemini 或 OpenAI 的新推出的 SearchGPT，旨在从第三方网站获取并重新打包信息，向用户提供简短的摘要，并附上从研究论文到 Wikipedia 文章、YouTube 文字记录等少量来源的链接。AI 系统负责阅读和撰写，但信息来源于外部。在最佳情况下，AI 搜索能够更好地推测用户意图、放大优质内容并整合多种来源的信息。但如果 AI 搜索成为我们访问网络的主要门户，将对本已脆弱的数字经济造成冲击。戳链接查看详情：

ChatGPT启示：金融交易新方向 ChatGPT的基本原理是尝试对其收到的任何文本进行“合理”的延续。这里的“合理”指的是人们在查看数十亿网页的内容后，可能预期会看到的内容。ChatGPT就像是在做类似的事情，只不过它不仅仅是看表面的文本，它在寻找的是在某种意义上能“匹配意义”的内容。最后的结果是，它生成了一个可能的后续词序列，并赋予了每个词一个“概率”。值得注意的是，当ChatGPT做一些事情，比如写一篇文章时，它实际上做的只是反复询问“鉴于目前为止的文本，下一个词应该是什么？”然后每次都添加一个词。更准确地说，它在添加一个“标记”，这可能只是一个词的一部分，这也就解释了为什么它有时能“创造新词”。以我们金融交易的经验，最敏锐和关心这个随机性。ChatGPT由于在这个过程存在随机性，如果我们多次用同一个提示，我们很可能每次都会得到不同的文章。为了模拟这种随机性，有一个特定的“温度”参数。这个参数决定了在生成文本时，以一定概率选用排名较低的词。经验证明，在生成论文时，0.8的“温度”是最好的。这里的“温度”概念存在是因为人们采用了熟悉的统计物理学中的指数分布，但并没有物理上的联系，至少我们现在是这么认为的。并且值得强调的是，这里没有应用任何“理论”；这只是一个在实践中发现的有效的问题。这就和我们做量化交易理论和实战发展过程是一致的。发展早期，或者说经验不足、比较学院派的阶段，追求一切确定性和精确性，完美的算法、确定的入场点、精确的止盈止损等等，力求把控交易的每一个细节，做到确定性与科学性。再往后发展，特别是实战5年以上经验时，发现金融市场规律确实在重复，但不是简单的复现。其实每天都面临全新的行情，品种的“性格”也会发生改变。越精确的匹配历史的规律就是越勒紧自己的绳索，策略模型失效得越快。发生转机就是对随机性的追求，追求模型在更随机行情下的鲁棒性，不精确的出入场点、宽泛动态的止盈止损、甚至算法对行情更高度的抽象等等，这些在较长周期的交易模型下是容易实现的，但对于分钟线级别、秒线级别没这么容易，也是我们重点研究的方向。ChatGPT的出现给了很多启发和思路，随机性的应用就是重要的方向。

小模型逆袭！搜索+推理近年来，生成模型（LLM）在智能搜索和推理方面取得了显著进展。最近，一篇新论文揭示了利用搜索扩展模型可以大幅提升其性能，尤其是小型模型的表现令人惊叹。这一研究成果再次印证了加拿大阿尔伯塔大学CS系教授Rich Sutton在其经典博文《The Bitter Lesson》中提出的观点。 𐟔 推理与搜索的结合 OpenAI提倡的Scaling Law强调大模型在学习中有更佳表现。然而，斯坦福、牛津与DeepMind的学者们在最新研究中发现，结合搜索方法进行推理时，较小模型也能大幅提升性能。在多项数学、推理与代码任务上，通过增加推理阶段的重复采样次数，模型表现出色，甚至与大模型相媲美。 𐟚€ Llama8B的逆袭受到最新论文的启发，两名工程师进行了复现实验。结果显示，仅8B参数量的Llama3.1模型通过搜索100次，即可在Python代码生成任务上超越GPT-4o。数据显示，Llama3.1的pass@k成绩在k值达到100时，表现略高于GPT-4o，k达到1000时，性能更为优异。 𐟒ᠥ𐏦补ž‹的潜力这些实验成果再次强调了搜索在推理阶段的重要性。通过与搜索方法结合，小模型可以以更加经济、可控的方式实现大模型的性能甚至超越。这也印证了推理阶段缩放定律的存在。此次实验证实，小型模型并非无关紧要，通过合理利用搜索方法，同样能实现卓越的性能表现。 𐟌ˆ 未来展望本次研究和实验结果为智能模型的发展提供了新的视角。从理论到实践，证明搜索与推理相结合的方法具有广泛的应用潜力和可行性。未来，随着技术的发展和算力的提升，这一方法有望在更多领域发挥关键作用，推动AI技术进一步进步。

ChatGPT秘籍：从零到高手 𐟓š 这套资料是一位深度学习领域的在读博士精心整理的，涵盖了从基础到进阶的全方位学习资源。通过筛选互联网上的海量信息，结合个人经验，形成了一套科学的学习路线，帮助新手快速入门并理解这个领域。 𐟌Ÿ 适合谁学习？适合那些希望从原理层面深入学习，并拓展到代码复现和相关项目实践的研究生和程序员。 𐟌𑠥﹤𚎥𐱤𘚨€Œ言，大模型开发是一个充满前景的方向。然而，这个领域的学习难度较大，成本也较高。资料中包含了许多实战项目，如果你的目标是就业，那么需要能够复现大部分项目。深度学习所有领域都需要体系化学习，这需要时间和精力。 𐟓 这套资料包含两个系列的课程： 1️⃣ 《大模型基础&原理》：包括ChatGPT学习路线规划、Transformer基础（含视频讲解、论文、代码、教程）、GPT 1-4（视频讲解、论文）、多个GPT项目资源以及推荐阅读的论文。 2️⃣ 《大模型实践、应用、开发》：内容丰富，详见目录。通过这些课程，你将能够系统地掌握大模型开发的核心知识和技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。

RankZephyr：超GPT-4重排 𐟎Š覜𚯼š论文旨在缩小开源和专有大型语言模型（LLMs）在信息检索中的重排（re-ranking）性能差距，解决依赖不透明的专有模型限制了结果可复现性的问题。 𐟔젦–𙦳•：研究团队开发了RankZephyr，一种最新的开源LLM，用于列表式零样本重排（listwise zero-shot reranking）。这个模型不仅能够与GPT-4媲美，某些情况下还能超越它。为了达到这一效果，作者们做出了精明的训练选择，并确保模型对初始文档顺序和重排文档数量的变化有很强的韧性。 𐟑 优点：RankZephyr为开源社区提供了一个可以与专有模型竞争的工具，提高了研究的透明度和复现性。它在多个数据集上的综合评估表明了其有效性，并且在新颖性评估测试集（NovelEval）上超越了GPT-4，这意味着对于训练期以外的查询和段落也有很好的表现，降低了数据污染的担忧。 𐟑Ž 缺点：尽管它在某些方面超越了GPT-4，但无法保证在所有情况下都有最好的表现，且需要进一步的测试和社区验证。 𐟌꯸ 一句话总结：RankZephyr是一股开源界的“清风”，它强有力地挑战了专有语言模型GPT-4在信息检索领域的霸主地位，并有望提升整个领域的透明度和创新速度。𐟚€

一个月深度学习入门：从零开始到实战一个月的深度学习入门系列终于结束了。最初，我在平台上分享这个系列只是为了记录自己的学习过程，没想到会引起这么多人的兴趣，收到了许多支持和帮助。因此，我决定写一篇总结，希望能帮助更多人入门深度学习。 𐟒ᠤ𘪤𚺨ƒŒ景在开始学习深度学习之前，我完全没有机器学习或深度学习的基础，只会写几行Python代码，也没有学过Pytorch或TensorFlow等框架。可以说，我是一个真正的小白。 𐟓š 学习课程 1⃣️ 小土堆——学习Pytorch 2⃣️ 李沐——学习深度学习我通过小土堆的视频学习了Pytorch，用了三天时间。这个部分在之前的笔记中已经分享过，感兴趣的同学可以看看我的置顶笔记。学习完Pytorch基础后，我开始跟随李沐老师的课程学习深度学习，从Alexnet、ResNet到GPT等常见模型。这个课程不仅讲解了基础模型的结构，还提供了动手实现模型的机会。 𐟒젧픧–‘环境答疑环境是课程中最精彩的部分。这里有很多同学提出共性问题，老师会给出他的思考，这对我们非常有帮助。 𐟛 ️ 学习工具 ChatGPT：无需多言，ChatGPT就像一个随时在线的答疑老师。 𐟒�𘀤𚛦€考 1⃣️ 多动手敲代码：在前期，一定要多动手敲代码。有些在论文中不理解的地方，写出代码之后其实就豁然开朗了。多敲代码会加深对基础模型的理解，后续更复杂的模型用到这个基础模型的时候，脑中就已经知道为什么用这个，怎么实现。在学习前期，我经常分享一些代码实现的例子，比如说Alexnet、VGG、GoogleNet、ResNet这些模型我都有自己复现过。 2⃣️ 理解模型思想：不需要刻意去记住模型长什么样，主要理解其思想是什么。比如说ResNet有很多种实现，ResNet18、ResNet50等多种形式，但是我们需要理解的是其残差连接的思想，这种思想很重要，到后面的transformer中也会有残差连接这样的模块。 3⃣️ 读论文原文：虽然李沐老师的课程把一篇论文讲得通俗易懂，降低了理解的门槛，但是这个也是一种信息的压缩。读论文原文不仅可以知道这个模型长什么样，还能知道为什么要这么做，作者的动机是什么，作者是怎么思考问题的，这个对我们的思路有很大的启发。希望这些总结能帮助更多人顺利入门深度学习！

开源版SearchGPT来了，两张3090就可复现，超越Perplexity付费版

吴恩达新书大模型指南：开发者必读！ 𐟓š吴恩达携手OpenAI推出的《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程，迅速在大模型学习领域掀起热潮。这门课程成为开发者掌握大模型的关键，引领了新的学习潮流。 𐟔随后，吴恩达教授与LangChain、Huggingface等机构合作，推出了多门深入学习课程，帮助学习者全面掌握大模型的使用技巧，并基于大模型开发出强大的应用程序。 𐟌DataWhale团队积极参与到课程的学习和开源建设中，将每一门课程翻译为中文，并逐一复现其中的代码。团队深入研究了Prompt的实现和调优，在每门课程上实现了中英双语Prompt的效果对比。 𐟌Ÿ至今，DataWhale团队基于吴恩达大模型系列课程打造的开源项目《面向开发者的LLM入门教程》已成功完成六门课程的中文版制作，GitHub上收获了6K的star。这一项目为开发者提供了丰富的学习资源和实用的开发指南。

研究员分享：有幸参加中金公司的一个线下活动，主要收获有3点，跟大家分享。在越来越多数据的饲养下，无人驾驶一定会迎来自己的ChatGPT 3.5，应该会是在明年上半年。人形机器人现在最缺的是数据，喂养的数据，比如咱们端水杯，行不成可供记录学习的数据，众多场景要通过人去复现，收集数据，学习数据人形机器人的电池大概3-5度，占成本最高的还是电机(RV减速机、谐波减速机、驱动电机、伺服电机、液冷电机）功率器件、芯片、材料，新能源汽车产业链的很多供应商可以无缝衔接人形机器人，所以特斯拉正在邀请很多原汽车供应链加入机器人供应链的研发。（转自市值风云APP社区） a股#牛市炒股就用市值风云app#

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