ChatGPTの使い方とよくある質問のまとめ
###こんにちは、みんな。
ドゥマ氏をフォローしている古くからの読者は、昨年半ばからドゥマ氏の公式アカウントの記事が人工知能の方向にシフトし始めたことを理解できるでしょう。 なぜなら、当時私は人工知能が未来であると信じていたからであり、その論理は非常に単純なものでした。インターネット時代は人々を新聞を読んだりテレビを見ることから解放し、PC 時代は人々をコンピューター室やインターネットカフェから解放しました。モバイル インターネットは人々をコンピュータ デスクから解放します。人工知能は人々をさまざまなシナリオから自然に解放します。 今日書きたいのは、最近話題になっている ChatGPT についてです。この記事を読んだ後は、実際に試して、どのようなシナリオが解放されるかを確認してください。1. アカウントを登録します
タオバオで既製のアカウントを購入するだけです、共有アカウントの価格は 3 元、専用アカウントの価格は 7 元です。既製品を買ったほうが早いと思いますが、登録するにはメールアドレスと海外の認証コードが使える携帯電話番号を用意する必要があり、面倒です。
2. ラダーを構築する
ラダーは資格のあるプログラマーにとって不可欠なツールです。比較的機密性が高いため、ここでは詳しくは述べません。コメント エリアでコミュニケーションできます。
私が使用しているサービスは、IP が自動的に切り替わるので、ブロックされた場合に手動で IP を変更する必要がなく、より便利です。料金は月額約 30 です。
3. よくある質問
容量がいっぱいです- Onion ブラウザの場合は、「新しい ID」だけを入力して、もう一度お試しください
# # IP は openai によってブロックされています。この IP を使用している人が多すぎます。ノードを変更してください。
以上がChatGPTの使い方とよくある質問のまとめの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

そういえば、海外ジャンクシリーズはすでに何冊も出ていますが、それ以前は携帯電話や組み立て済みのPCがほとんどで、前者はプレイアビリティとしては平均的で、後者は不確実性が満載でした。たとえば、前回インストールに 300 ドルを費やしたコンピューターは、現在、ドライバーがノンストップで削除される状態になっています。しかし、「ボロ拾い」とはそういうもので、リスクとメリットが共存するのが常です。たとえば、今回ASUS ChromeBoxを「拾った」のですが、当初はこれをMacmini(偽物)にしようと思っていましたが、途中で予想外の問題が多く発生し、意図した目的を達成できませんでした。結局、次善の策に落ち着いて、それに Windows をフラッシュすることを選択する必要がありました。リンゴを黒くする試みは最後の段階まで落ちましたが、その過程全体はとても楽しかったです。そしてとして

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
