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OpenAI begrenzt den Webcrawler-Zugriff, um zu verhindern, dass Daten für das Training von KI-Modellen verwendet werden
OpenAI begrenzt den Webcrawler-Zugriff, um zu verhindern, dass Daten für das Training von KI-Modellen verwendet werden
Berichten zufolge hat OpenAI kürzlich eine neue Funktion eingeführt, mit der Websites verhindern können, dass ihre Webcrawler Daten von ihren Websites extrahieren, um GPT-Modelle für den Umgang mit Problemen wie Datenschutz und Urheberrecht zu trainieren
GPTBot ist ein von OpenAI entwickeltes Webcrawler-Programm, das automatisch Informationen im Internet suchen und extrahieren sowie Webinhalte zur Verwendung beim Training von GPT-Modellen speichern kann
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOpenAI begrenzt den Webcrawler-Zugriff, um zu verhindern, dass Daten für das Training von KI-Modellen verwendet werden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Ein neues Programmierparadigma, wenn Spring Boot auf OpenAI trifft
Feb 01, 2024 pm 09:18 PM
Im Jahr 2023 ist die KI-Technologie zu einem heißen Thema geworden und hat enorme Auswirkungen auf verschiedene Branchen, insbesondere im Programmierbereich. Die Bedeutung der KI-Technologie wird den Menschen zunehmend bewusst, und die Spring-Community bildet da keine Ausnahme. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der GenAI-Technologie (General Artificial Intelligence) ist es entscheidend und dringend geworden, die Erstellung von Anwendungen mit KI-Funktionen zu vereinfachen. Vor diesem Hintergrund entstand „SpringAI“ mit dem Ziel, den Prozess der Entwicklung von KI-Funktionsanwendungen zu vereinfachen, ihn einfach und intuitiv zu gestalten und unnötige Komplexität zu vermeiden. Durch „SpringAI“ können Entwickler einfacher Anwendungen mit KI-Funktionen erstellen, wodurch diese einfacher zu verwenden und zu bedienen sind.
Wählen Sie das Einbettungsmodell, das am besten zu Ihren Daten passt: Ein Vergleichstest von OpenAI und mehrsprachigen Open-Source-Einbettungen
Feb 26, 2024 pm 06:10 PM
OpenAI kündigte kürzlich die Einführung seines Einbettungsmodells embeddingv3 der neuesten Generation an, das seiner Meinung nach das leistungsstärkste Einbettungsmodell mit höherer Mehrsprachenleistung ist. Diese Reihe von Modellen ist in zwei Typen unterteilt: das kleinere Text-Embeddings-3-Small und das leistungsfähigere und größere Text-Embeddings-3-Large. Es werden nur wenige Informationen darüber offengelegt, wie diese Modelle entworfen und trainiert werden, und auf die Modelle kann nur über kostenpflichtige APIs zugegriffen werden. Es gab also viele Open-Source-Einbettungsmodelle. Aber wie schneiden diese Open-Source-Modelle im Vergleich zum Closed-Source-Modell von OpenAI ab? In diesem Artikel wird die Leistung dieser neuen Modelle empirisch mit Open-Source-Modellen verglichen. Wir planen, Daten zu erstellen
Posthume Arbeit des OpenAI Super Alignment Teams: Zwei große Modelle spielen ein Spiel und die Ausgabe wird verständlicher
Jul 19, 2024 am 01:29 AM
Wenn die Antwort des KI-Modells überhaupt unverständlich ist, würden Sie es wagen, sie zu verwenden? Da maschinelle Lernsysteme in immer wichtigeren Bereichen eingesetzt werden, wird es immer wichtiger zu zeigen, warum wir ihren Ergebnissen vertrauen können und wann wir ihnen nicht vertrauen sollten. Eine Möglichkeit, Vertrauen in die Ausgabe eines komplexen Systems zu gewinnen, besteht darin, vom System zu verlangen, dass es eine Interpretation seiner Ausgabe erstellt, die für einen Menschen oder ein anderes vertrauenswürdiges System lesbar ist, d. h. so vollständig verständlich, dass mögliche Fehler erkannt werden können gefunden. Um beispielsweise Vertrauen in das Justizsystem aufzubauen, verlangen wir von den Gerichten, dass sie klare und lesbare schriftliche Stellungnahmen abgeben, die ihre Entscheidungen erläutern und stützen. Für große Sprachmodelle können wir auch einen ähnlichen Ansatz verfolgen. Stellen Sie bei diesem Ansatz jedoch sicher, dass das Sprachmodell generiert wird
Der Rust-basierte Zed-Editor ist Open Source und bietet integrierte Unterstützung für OpenAI und GitHub Copilot
Feb 01, 2024 pm 02:51 PM
Autor丨Zusammengestellt von TimAnderson丨Produziert von Noah|51CTO Technology Stack (WeChat-ID: blog51cto) Das Zed-Editor-Projekt befindet sich noch in der Vorabversionsphase und wurde unter AGPL-, GPL- und Apache-Lizenzen als Open Source bereitgestellt. Der Editor zeichnet sich durch hohe Leistung und mehrere KI-gestützte Optionen aus, ist jedoch derzeit nur auf der Mac-Plattform verfügbar. Nathan Sobo erklärte in einem Beitrag, dass in der Codebasis des Zed-Projekts auf GitHub der Editor-Teil unter der GPL lizenziert ist, die serverseitigen Komponenten unter der AGPL lizenziert sind und der GPUI-Teil (GPU Accelerated User) die Schnittstelle übernimmt Apache2.0-Lizenz. GPUI ist ein vom Zed-Team entwickeltes Produkt
Warten Sie nicht auf OpenAI, sondern darauf, dass Open-Sora vollständig Open Source ist
Mar 18, 2024 pm 08:40 PM
Vor nicht allzu langer Zeit wurde OpenAISora mit seinen erstaunlichen Videogenerierungseffekten schnell populär und stach aus der Masse der literarischen Videomodelle hervor und rückte in den Mittelpunkt der weltweiten Aufmerksamkeit. Nach der Einführung des Sora-Trainings-Inferenzreproduktionsprozesses mit einer Kostenreduzierung von 46 % vor zwei Wochen hat das Colossal-AI-Team das weltweit erste Sora-ähnliche Architektur-Videogenerierungsmodell „Open-Sora1.0“ vollständig als Open-Source-Lösung bereitgestellt, das das gesamte Spektrum abdeckt Lernen Sie den Trainingsprozess, einschließlich der Datenverarbeitung, aller Trainingsdetails und Modellgewichte, kennen und schließen Sie sich mit globalen KI-Enthusiasten zusammen, um eine neue Ära der Videoerstellung voranzutreiben. Schauen wir uns für einen kleinen Vorgeschmack ein Video einer geschäftigen Stadt an, das mit dem vom Colossal-AI-Team veröffentlichten Modell „Open-Sora1.0“ erstellt wurde. Open-Sora1.0
Microsoft und OpenAI planen, 100 Millionen US-Dollar in humanoide Roboter zu investieren! Internetnutzer rufen Musk an
Feb 01, 2024 am 11:18 AM
Anfang des Jahres wurde bekannt, dass Microsoft und OpenAI große Geldsummen in ein Startup für humanoide Roboter investieren. Unter anderem plant Microsoft, 95 Millionen US-Dollar zu investieren, und OpenAI wird 5 Millionen US-Dollar investieren. Laut Bloomberg wird das Unternehmen in dieser Runde voraussichtlich insgesamt 500 Millionen US-Dollar einsammeln, und seine Pre-Money-Bewertung könnte 1,9 Milliarden US-Dollar erreichen. Was zieht sie an? Werfen wir zunächst einen Blick auf die Robotik-Erfolge dieses Unternehmens. Dieser Roboter ist ganz in Silber und Schwarz gehalten und ähnelt in seinem Aussehen dem Abbild eines Roboters in einem Hollywood-Science-Fiction-Blockbuster: Jetzt steckt er eine Kaffeekapsel in die Kaffeemaschine: Wenn sie nicht richtig platziert ist, passt sie sich von selbst an menschliche Fernbedienung: Nach einer Weile kann jedoch eine Tasse Kaffee mitgenommen und genossen werden: Haben Sie Familienmitglieder, die es erkannt haben? Ja, dieser Roboter wurde vor einiger Zeit erstellt.
Die lokale Ausführungsleistung des Embedding-Dienstes übertrifft die von OpenAI Text-Embedding-Ada-002, was sehr praktisch ist!
Apr 15, 2024 am 09:01 AM
Ollama ist ein superpraktisches Tool, mit dem Sie Open-Source-Modelle wie Llama2, Mistral und Gemma problemlos lokal ausführen können. In diesem Artikel werde ich vorstellen, wie man Ollama zum Vektorisieren von Text verwendet. Wenn Sie Ollama nicht lokal installiert haben, können Sie diesen Artikel lesen. In diesem Artikel verwenden wir das Modell nomic-embed-text[2]. Es handelt sich um einen Text-Encoder, der OpenAI text-embedding-ada-002 und text-embedding-3-small bei kurzen und langen Kontextaufgaben übertrifft. Starten Sie den nomic-embed-text-Dienst, wenn Sie o erfolgreich installiert haben
Plötzlich! OpenAI entlässt Ilya-Verbündeten wegen Verdacht auf Informationslecks
Apr 15, 2024 am 09:01 AM
Plötzlich! OpenAI entließ den Mitarbeiter, der Grund: Verdacht auf Informationslecks. Einer davon ist Leopold Aschenbrenner, ein Verbündeter des vermissten Chefwissenschaftlers Ilya und Kernmitglied des Superalignment-Teams. Die andere Person ist auch nicht einfach. Er ist Pavel Izmailov, ein Forscher im LLM-Inferenzteam, der auch im Super-Alignment-Team gearbeitet hat. Es ist unklar, welche Informationen die beiden Männer genau preisgegeben haben. Nachdem die Nachricht bekannt wurde, äußerten sich viele Internetnutzer „ziemlich schockiert“: Ich habe Aschenbrenners Beitrag vor nicht allzu langer Zeit gesehen und hatte das Gefühl, dass er in seiner Karriere auf dem Vormarsch ist. Mit einer solchen Veränderung habe ich nicht gerechnet. Einige Internetnutzer auf dem Bild denken: OpenAI hat Aschenbrenner, I. verloren
