计算机行业周报：Chat GPT开启AI新纪元，通用大模型潜力释放.pdf

包含五百多张救生衣图像数据，可用作深度学习模型训练，测试，yolo等目标检测或图像分割算法等

SYSU_课程 介绍 本项目分享了本人及友友们在中山大学计算机学院计算机科学与技术专业的课程资料，项目，笔记，回忆或收集的期末考试资料等。希望对你们有启发或帮助〜如果喜欢不妨碍点个star嘻嘻！ 资料表明参考，同学们可自由共享取阅（如若转发请注明出处！谢谢！）。 指数 本仓库中收录的课程及资料目录： :curly_loop: 意味着空（本来就无） 课程 老师 学期 教材/课件 笔记 作业/答案 试卷 项目链接 黄华威 大三上 :check_mark: :check_mark: :curly_loop: :check_mark: 权小军 大三上 :check_mark: :curly_loop: :check_mark: :check_mark: 成慧 大三上 :check_mark: :curly_loop: 陈旭 大三上 :check_mark: :check_mark: :curly_loop: :check_mark: 饶洋辉 大三上 :check_mark: :check_mark: :check_mark: :check_

ChatGPT是一种基于自然语言处理和深度学习技术的聊天机器人，它可以模拟人类的语言行为，与用户进行自然、流畅、富有逻辑的对话。ChatGPT的优点在于它可以快速地进行训练和部署，适用于各种不同的应用场景，如在线客服、智能助手、教育领域等。以下是ChatGPT的一些特点和优势： 基于GPT技术：ChatGPT是基于著名的语言模型GPT（Generative Pre-training Transformer）技术开发的，GPT技术可以让ChatGPT具有更强的语言理解和生成能力，从而实现更加自然、流畅的对话效果。 可扩展性强：ChatGPT可以通过增加训练数据和改变模型结构来实现更好的性能，同时也支持多语言的处理，可以适应不同语言和文化背景的用户需求。 可定制化：ChatGPT可以基于不同的应用场景和需求进行定制，通过人工干预和调参来提高模型的准确性和效率，从而实现更好的用户体验。 智能化：ChatGPT可以通过学习用户的行为和偏好来优化对话，从而实现更加智能化的对话效果，满足用户的个性化需求。

生成模型是一种机器学习模型，可以从已有的数据中生成全新的数据。这种模型在各种领域都有广泛的应用，如自然语言处理、计算机视觉和音频处理等。本文介绍了生成模型的基本原理和常用方法，包括基于规则的生成模型和基于概率的生成模型。基于规则的生成模型是通过事先定义一些规则来生成新的数据，但通常需要大量的人工工作。相比之下，基于概率的生成模型可以自动从已有的数据中学习规律，并生成符合这些规律的新数据。基于概率的生成模型有很多种方法，如概率图模型、隐马尔可夫模型和生成对抗网络等。这些方法在不同的场景下都有不同的优势和适用性，研究人员可以根据具体的需求选择合适的方法。最后，本文还讨论了生成模型的应用，并展望了未来的研究方向。

AI大模型是人工智能迈向通用智能的里程碑技术。深度学习作为新一代人工智能的标志性技术，完全依赖模型自动从数据中学习知识，在显著提升性能的同时，也面临着通用数据激增与专用数据匮乏的矛盾。AI大模型兼具“大规模”和“预训练”两种属性，面向实际任务建模前需在海量通用数据上进行预先训练，能大幅提升AI的泛化性、通用性、实用性。

这本书是一本全面的、丰富实例的指南，适合所有级别的学习者使用OpenAI GPT-3、DALL·E 2、CLIP和Whisper开发AI应用程序。它涵盖了使用 GPT-3 的基本概念和技术，并提供了一种实践性的学习方法。 ChatGPT、GPT、GPT-3、DALLE 和 Codex 都是由 OpenAI 开发的人工智能技术。它们之间的区别如下: 1.GPT( Generative Pre-trained Transformer )是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型，用于生成文本 2.GPT-3 是 GPT 系列中最新的版本，它具有比以前版本更强大的语言生成能力，并且可以执行一些简单的任务，例如翻译和问答 3.ChatGPT是一个基于 GPT-3 的聊天机器人，可以与用户进行自然对话。 4.DALL·E 是一种图像生成模型，可以根据文本描述生成图像 5.Codex 是一种基于机器学习的代码生成器，可以根据自然语言描述自动生成代码 这些技术都是 OpenAI 开发的人工智能技术，但它们各自专注于不同领域，并具有不同的功能和应用。

润色方向 根据自己的需求调整润色方式。以下列举了一些常用词汇，可与后文的示例结合使用。 更精确的措辞（More precise）：选择更精确的词汇，例如使用“generate”代替“produce” 或“analyze”代替“look at”。 更简练的表达（More concise）：消除不必要的词语和短语，使句子更加清晰、直接。 更客观的语言（More objective）：删除主观性语言，以中立的方式呈现信息。 更具体的描述（More specific）：提供更具体的细节，以支持论点或想法。 更连贯的表达（More coherent）：确保句子组织良好，逻辑流畅。 更一致的风格（More consistent）：确保句子所使用的语言和风格与论文的其余部分一致。 更符合学术风格（More academic）：使用学术写作中常用的术语和短语，例如 “furthermore”和“thus”。 更正式的语法（More formal grammar）：使用正确的语法和句法，例如避免句子碎片或跑题的 句子。 更具细节的描述（More nuanced）：通过使用词语或短语来传达更复杂或微妙的含

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