Laluan transformatif kecerdasan buatan: Lawatan melalui GPT-4 OpenAI
Pembangun perisian menggunakan GPT-4 OpenAI untuk menjana berbilang aplikasi, merevolusikan pembangunan aplikasi dengan menjimatkan masa, mengurangkan kos dan meningkatkan pemperibadian.
Dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan pembelajaran mesin (ML), kecerdasan buatan (AI) terus memukau kami dengan potensinya yang tidak terhad. Menerajui kemajuan ini ialah GPT-4 OpenAI, AI pemproses bahasa terkemuka yang terkenal dengan keupayaannya menjana teks dengan kualiti seperti manusia.
Orang ramai menggunakan keupayaan luar biasa model berkuasa ini. Penjelajahan saya bermula dengan mereka bentuk penjana pelan pembelajaran tersuai dan berkembang secara beransur-ansur kepada satu siri aplikasi, semuanya berdasarkan prinsip mudah tetapi berkuasa untuk memanipulasi "gesaan" - arahan yang membimbing AI untuk menjana kandungan.
Asal konsep: Penjana Rancangan Pembelajaran Peribadi
Matlamat saya sebagai pembangun sentiasa menggunakan penyelesaian kreatif untuk menyelesaikan masalah dunia sebenar. Saya mula berminat dengan GPT-4 kerana saya mendapati ia tidak mempunyai rancangan pembelajaran yang diperibadikan yang disesuaikan untuk pelajar. Penyelesaian kepada cabaran ini terkandung dalam aplikasi Flask yang memanfaatkan GPT-4 untuk menjana rancangan pembelajaran yang diperibadikan.
Mulakan dengan Automasi Proses Robotik
Konsepnya mudah: pengguna menyediakan matlamat pembelajaran unik mereka, tahap kemahiran semasa, tahap kemahiran dan garis masa yang diingini, dan GPT-4 akan membangunkan pelan pembelajaran terperinci termasuk sumber dan pencapaian yang disyorkan . Pesona sebenar, bagaimanapun, adalah dalam penyampaiannya. Rahsianya ialah gesaan yang dibina dengan teliti yang membimbing AI untuk menjana output yang diingini. . Jika satu gesaan boleh membantu membangunkan rancangan kajian yang diperibadikan, mengapa tidak menggunakan gesaan lain untuk membangunkan aplikasi yang sama sekali berbeza Kunci kepada fleksibiliti GPT-4 bukan sahaja keupayaan penjanaan teksnya, tetapi juga keupayaannya untuk menggunakan pelbagai gesaan.
Dengan hanya menukar gesaan, saya beralih daripada membuat rancangan belajar kepada membuat rutin kecergasan, rancangan makan, kandungan web tersuai, catatan blog, e-mel diperibadikan dan chatbot interaktif. Mengguna pakai kaedah ini menjimatkan banyak masa dan tenaga yang diperlukan untuk pembangunan aplikasi tradisional, menjadikan proses pembangunan lebih cekap dan fleksibel.
Pembangunan Aplikasi yang Dipertingkat: Kelebihan GPT-4
Apabila landskap digital berkembang, keperluan dan jangkaan pengguna meningkat secara serentak. Dalam era penyesuaian, kecekapan dan kemudahan ini, pembangun sentiasa dicabar untuk mencari cara baharu untuk memenuhi keperluan ini. Mengambil kesempatan daripada potensi GPT-4, saya memulakan misi untuk melakukan perkara itu.
Keindahan GPT-4 terletak pada kepelbagaian dan kebolehsuaiannya. Kuasa gesaan AI mendedahkan banyak aplikasi yang berpotensi dalam pembangunan penjana rancangan kajian saya. Menggunakan GPT-4 sebagai enjin penciptaan kandungan dijangka mengubah kaedah pembangunan aplikasi tradisional.
Secara sejarah, pembangunan aplikasi telah susah payah dan memakan masa. Pengeluaran aplikasi GPT-4 boleh mengurangkan masa pembangunan dengan ketara, meningkatkan kebolehskalaan dan mengurangkan kos. Peranan pentingnya ialah menyediakan kandungan yang diperibadikan dan berkualiti tinggi untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan penyertaan dalam bidang pendidikan, kesihatan, kecergasan dan bidang lain.
Potensi GPT-4 melangkaui penciptaan kandungan. Melalui penyepaduan dengan chatbots, perkhidmatan pelanggan dan platform penglibatan lain, interaksi digital menjadi lebih lancar, semula jadi dan mengutamakan pengguna.
Dengan pendekatan ini, walaupun pembangun tanpa sumber yang luas atau keupayaan untuk menghasilkan sejumlah besar kandungan akan dapat mengambil bahagian dalam pendemokrasian pembangunan aplikasi. Dalam hal ini, aplikasi berkuasa GPT-4 mempunyai implikasi di luar kefungsian segeranya. Templat ini berpotensi untuk mengubah industri dan mentakrifkan semula interaksi digital, mewakili generasi baharu aplikasi pintar, boleh disesuaikan, berpusatkan pengguna.
Memahami Mekanisme: Petua Menyelam Dalam
Untuk merealisasikan sepenuhnya potensi transformatif pendekatan ini, pemahaman tentang mekanik di sebalik penciptaan pantas adalah penting. Gesaan GPT-4 hendaklah jelas, memperincikan format dan kandungan output yang diingini. Respons model banyak dipengaruhi oleh kata-kata isyarat, jadi dengan jelas tentang jangkaan anda boleh menghasilkan hasil yang lebih tepat.
Selepas menjana kandungan, huraikan dan formatkannya menjadi perwakilan mesra pengguna menggunakan BeautifulSoup, perpustakaan Python yang memudahkan pengikisan web. Kandungan yang dihuraikan kemudiannya disimpan dalam pangkalan data, sedia untuk dipersembahkan kepada pengguna dalam format yang boleh diakses.
Mengenalpasti Kekangan: Pemangkasan Pengetahuan dan Petua Kompleks
Walaupun GPT-4 berkuasa, ia juga mempunyai had. Model ini mempunyai cutoff pengetahuan—titik cutoff untuk data yang digunakan untuk melatih AI. Untuk GPT-4, tarikh akhir ini ialah September 2021, yang bermaksud ia tidak mempunyai maklumat tentang peristiwa yang berlaku selepas tarikh ini. Oleh itu, GPT-4 mungkin tidak sesuai untuk aplikasi yang memerlukan maklumat semasa.
Walaupun matlamat saya yang jelas dan model bahasa yang kuat, perjalanan itu tidak lancar. Menjana petunjuk yang berkesan untuk GPT-4 adalah cabaran yang ketara. Reka bentuk isyarat memainkan peranan penting dalam memastikan AI boleh terus menghasilkan output yang konsisten dan boleh dipercayai.
Menguasai penciptaan segera ialah keluk pembelajaran yang curam yang melibatkan ujian yang meluas, penalaan halus yang teliti dan pemahaman terperinci tentang dinamik interaksi GPT-4. Setiap gesaan ialah percubaan yang membawa kita lebih dekat untuk memahami ciri AI. Melalui percubaan dan kesilapan yang berterusan, saya dapat mencipta petua yang secara konsisten menghasilkan hasil yang boleh dipercayai, menjadikan GPT-4 alat yang boleh diramal dan berharga dalam aplikasi saya.
Merintis Masa Depan: Potensi GPT-4
Mengatasi cabaran ini membuka pintu kepada kemungkinan yang tidak berkesudahan. Kuasa dan fleksibiliti GPT-4, ditambah dengan pembangunan aplikasi yang bertimbang rasa, boleh membawa kepada era baharu aplikasi yang dinamik dan mesra pengguna. Kemajuan saya daripada pembina pelan pengajian kepada pelbagai apl berbeza menunjukkan potensi transformatif ini.
Kami baru mula menyedari bahawa masa depan kecerdasan buatan dan pemprosesan bahasa semula jadi adalah menarik dan menjanjikan, dan terdapat banyak bidang yang patut diterokai. Dengan setiap aplikasi baharu, kami merintis masa depan AI yang memenuhi keperluan kami dengan lebih intuitif dan berkesan. Saya teruja dengan potensi tanpa had yang saya jangkakan daripada menyelam mendalam saya ke dalam GPT-4 dan model AI lain yang sedang berkembang.
Atas ialah kandungan terperinci Laluan transformatif kecerdasan buatan: Lawatan melalui GPT-4 OpenAI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Jika jawapan yang diberikan oleh model AI tidak dapat difahami sama sekali, adakah anda berani menggunakannya? Memandangkan sistem pembelajaran mesin digunakan dalam bidang yang lebih penting, menjadi semakin penting untuk menunjukkan sebab kita boleh mempercayai output mereka, dan bila tidak mempercayainya. Satu cara yang mungkin untuk mendapatkan kepercayaan dalam output sistem yang kompleks adalah dengan menghendaki sistem menghasilkan tafsiran outputnya yang boleh dibaca oleh manusia atau sistem lain yang dipercayai, iaitu, difahami sepenuhnya sehingga apa-apa ralat yang mungkin boleh dilakukan. dijumpai. Contohnya, untuk membina kepercayaan dalam sistem kehakiman, kami memerlukan mahkamah memberikan pendapat bertulis yang jelas dan boleh dibaca yang menjelaskan dan menyokong keputusan mereka. Untuk model bahasa yang besar, kita juga boleh menggunakan pendekatan yang sama. Walau bagaimanapun, apabila mengambil pendekatan ini, pastikan model bahasa menjana

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
