Публикации по теме 'chatgpt3'
Какой тип оборудования используется в разработке OpenAI ChatGPT.
   
 Давайте посмотрим на детали конфигурации оборудования. 
 Какой тип оборудования используется в разработке OpenAI ChatGPT. 
 Посмотрим аппаратную конфигурацию. 
 #OpenAI #ChatGPT использует расширенные вычислительные спецификации при разработке моделей ChatGPT, которые варьируются в зависимости от конкретной модели и реализации. 
 Они использовали такой тип для оборудования, например, исходная модель #GPT, которая была обучена #OpenAI, была обучена на наборе данных из 40 ГБ текстовых..
        Раскройте свой творческий потенциал с помощью Prompt Engineering
 Недавно ChatGPT захватил Интернет, предоставив мощный и доступный инструмент для обработки естественного языка и искусственного интеллекта.  Модель основана на архитектуре  GPT (Generative Pre-training Transformer)  и была обучена на большом наборе текстовых данных, что позволяет ей генерировать человеческие ответы на подсказки на естественном языке.  Одна из основных причин, по которой ChatGPT стал настолько популярным, связана с его способностью генерировать текст высокого качества.  Сюда..
        Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
   Просто начните и учитесь самостоятельно   
 Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его.  Это в основном инструмент..
                            Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
   
 В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом.  В основе..
                            Объяснение документов 02: BERT
   
 BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. 
 Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
                            Как проанализировать работу вашего классификатора?
 Не всегда просто знать, какие показатели использовать 
   
 С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор.  Но как только вы закончите..
                            Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
  Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)  
 Автор :  Бар Лайт  
 Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
                            Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
   
  Как вы сегодня, ребята?  
 В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте.  Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом.  Потому что..
                            Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
   
 Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB?  Это то, что исследует это приложение. 
 В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..