图片GPT 图像GPT的PyTorch实施基于像素的纸张生成式预训练和随附的。 模型生成的来自测试集的半图像的完成。 输入第一列； 最后一栏是原始图片 iGPT-S已在CIFAR10上进行了预培训。 由于该模型仅在CIFAR10而非所有ImageNet上进行了训练，因此完成程度相当差。 在制品 GPU上的批量k均值用于量化更大的数据集（当前使用sklearn.cluster.MiniBatchKMeans 。） BERT样式的预训练（当前仅支持生成。） 从OpenAI加载预训练的模型。 重现至少iGPT-S结果。 根据他们的，最大的模型iGPT-L（1.4 M参数）接受了2500 V100天的培训。 通过大大减少注意力头的数量，层数和输入大小（这会成倍地影响模型大小），我们可以在不到2小时的时间一台NVIDIA 2070上在上训练自己的模型（26 K参数）。 分类微调 采

ChatGPT 以其强大的信息整合和对话能力惊艳了全球，在自然语言处理上面表现出了惊人的能力。 这么强大的工具我们都想体验一下，那么 ChatGPT 怎么用呢？本文将给你逐步详细介绍。 使用 ChatGPT 主要有4步： 1.注册 ChatGPT 账号 2.通过短信接码平台 sms-activate.org 完成 ChatGPT 手机号验证 3.登录 ChatGPT 账号，对话框输入，开始使用 Chat GPT ！ 4.输入任意话题，探索 ChatGPT 的强大功能

tf-gpt-2 使用Tensorflow的GPT-2文本模型的Java库 来源： 更多背景： 基本用法 导入库 < dependency> < groupId>com.simiacryptus < artifactId>tf-gpt-2 < version>1.7.1 实例化文本生成器 import com.simiacryptus.text.TextGenerator ; import com.simiacryptus.text.gpt2.GPT2Util ; TextGenerator textGenerator = GPT2Util . get345M(); 产生文字 System . out . println(textGenerat

内容概要:这是一个chatgpt接口调用服务项目效果展示以及源代码,可以轻松调用chatgpt,步骤任何限制。请输入问题后点击提交,可以看到想要的答案 适合人群:无任何基础的小白,具备一定编程基础,学生、工作1-3年的研发人员、从事语音识别开发的工程师、科研人员 能学到什么:chatgpt的强大之处,任何问题的答案 阅读建议:README.md文件有详细说明如何使用该项目。有任何问题可以联系作者

基于ChatGPT官方API的电脑桌面版应用抢先体验，程序可直接使用。 ChatGPT官方API目前还在内测当中，OpenAI官网上也没有任何接口介绍和文档。这对于开发和调用来说不怎么方便。但是，比较好的地方在于内测过程中调用是免费的，没有次数限制。此外，API接口调用不需要梯子或代理（使用代理反而可能会报错“Error communicating with OpenAI”），只需要API Key就可以了，且当前API Key使用免费。预计后续正式发布后，API会采取类似GPT3模型收费方式。

支持多硬盘下的系统备份还原。可以系统下自己备份ghost。支持xp。win7，win8，win10.使用方法：直接解压到c盘根目录。直接在windows界面下运行，如果是gpt分区，第一次点备份会快速跳完，这时会询问是否重启系统，请点 否 退出，即会重新开始启动备份c盘。

默认用户名密码 root 123456 -openEuler-22.03-LTS-SP1 rock5b可用 基于系统openEuler-22.03-LTS-SP1-aarch64-dvd定制 minimal

CDial GPT 本项目提供了一个大规模中文对话数据集，并提供了在此数据集上的中文对话预训练模型（中文GPT模型），更多信息可参考我们的。 本项目代码修改自 ，使用了HuggingFace Pytorch版的库，可用于预训练与微调。 目录 消息 2021-02-28：一个，欢迎大家提bug和加速优化算法，以及新的清洗功能等等。 2021-01-09：实验室出版新书 ，欢迎大家阅读购买。 2020-11-20：预训练模型新工作 。本工作将词级的语言学知识（包括词性和词的情感极性）。表示模型SentiLARE，欢迎大家使用。 2020-10-18：我们的论文《大规模中文短文本对话数据集》获得了NLPCC2020最佳学生论文奖。 :party_popper: :party_popper: :party_popper: 2020-09-08：感谢所提供的。 2020-09-02：可用加载，感谢苏剑林提供代码。 我们所提供的数据集LCCC（大规模汉语清洁会话

GMP 和 GPT 模型的 Matlab 代码的矢量化版本。 原始 Fortran 和 Matlab 代码可以在 IERS 2010 公约 ( http://iers-conventions.obspm.fr/conventions_versions.php#official_target ) 和维也纳制图函数开放存取数据 ( http://vmf.geo.tuwien.ac.at/codes/ ) 测试示例（Matlab 代码）： n = 86400； %% 转基因食品dmjd = 55055*ones(n,1); dlat = 0.6708665767*ones(n,1); dlon = -1.393397187*ones(n,1); dhgt = 844.715*ones(n,1); zd = 1.278564131*ones(n,1); 抽动[gmfh,gmfw] = gmf

可破解64位windows server2008 和windows2008 r2，可破解非mbr格式磁盘，亲测。使用前请看说明。