人工智能
-
ChatGPT的预测准确率是多少？
ChatGPT 预测准确率完整攻略 什么是ChatGPT？ ChatGPT是一种人工智能模型，它基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型，用于自然语言处理任务，如聊天机器人等。它使用了大量的训练数据，并在此基础上进行了领域特定的微调训练，以便更好地适应特定任务的需求。 ChatGPT的预测准确率 ChatGPT的…
-
ChatGPT有多大的模型？
ChatGPT是一种基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型的对话生成模型。关于ChatGPT的模型大小，我们需要分别考虑ChatGPT的中英文版本。 中文ChatGPT模型 中文ChatGPT的预训练模型使用了中文维基百科、百度百科、搜狗语料库等大规模中文数据进行训练。目前，中文ChatGPT的最新版本是Cha…
-
ChatGPT是如何工作的？
当谈到ChatGPT时，它是基于自然语言处理（NLP）的任务之一，它是建立在OpenAI的GPT机器学习模型之上的。 ChatGPT可以用于自然语言生成，语言理解甚至是对话系统等任务。在下面的攻略中，我将详细介绍ChatGPT是如何工作的。 GPT模型 GPT是一种基于注意力机制的神经网络模型，其完整名称为“Generative Pre-trained Tr…
-
ChatGPT的训练数据来自哪里？
ChatGPT是一个基于GPT-2模型进行微调后用于生成对话的模型。其训练数据主要来自于三个主要的数据集： Reddit评论数据集：Reddit是一个全球知名的社交新闻网站，用户可以在其上发布、分享及讨论各种话题。该数据来源于Reddit上各种话题的评论，以及Reddit上的对话和不同主题的问答。Reddit评论数据集是ChatGPT训练数据的主要来源，它使…
-
什么是ChatGPT？
ChatGPT攻略 ChatGPT是一个基于GPT-2模型的聊天机器人，可以进行自然语言交互。以下是ChatGPT的完整攻略： 第一步：准备环境 首先，需要在本地或者云端服务器上搭建ChatGPT的环境。推荐使用Python 3.6及以上版本。 其次，需要安装以下的Python包：- tensorflow==1.15.2- tensorflow-hub==0…
-
深度学习入门之Tensorflow安装、keras踩坑总结（二）——tensorflow指定GPU、Jupyter notebook切换内核、显存释放等
在上篇文章中，我们总结了一些在Theano安装使用过程中遇到的问题以及解决办法，接下来我们主要说一下Tensorflow。 1. Tensorflow安装 Tensorflow如果直接使用pip命令的话，可能十分耗时，下载速度非常慢，还很容易中断，所以大家可以使用清华大学的开源软件镜像站进行下载https://mirrors.tuna.tsinghua.ed…
-
Anaconda3如何安装keras
当下机器学习很火，机器学习编程最流行的就是python语言，yangqiang200608打算自学机器学习，于是与python有了缘。对于初学者来说，配置环境是最让人头痛的事情。一周前参照网上的资料折腾一番，终于安装上了python3，为了方便选择的是anaconda3按装的，这样可以剩去按装各种库的烦恼。要进行深度学习编程，还需要相应的库，如tensorf…
-
2018-05-11-机器学习环境安装-I7-GTX960M-UBUNTU1804-CUDA90-CUDNN712-TF180-KERAS-GYM-ATARI-BOX2D – taichu
2018-05-11-机器学习环境安装-I7-GTX960M-UBUNTU1804-CUDA90-CUDNN712-TF180-KERAS-GYM-ATARI-BOX2D layout: post title: 2018-05-11-机器学习环境安装-I7-GTX960M-UBUNTU1804-CUDA90-CUDNN712-TF180-KERAS-GYM-…
-
Tensorflow2.0与Keras搭建个性化神经网络模型
Keras是基于Tensorflow（以前还可以基于别的底层张量库，现在已并入TF）的高层API库。它帮我们实现了一系列经典的神经网络层（全连接层、卷积层、循环层等），以及简洁的迭代模型的接口，让我们能在模型层面写代码，从而不用仔细考虑模型各层张量之间的数据流动。 但是，当我们有了全新的想法，想要个性化模型层的实现时，仅靠Keras的高层API是不能…
-
Python机器学习（七十八）Keras 训练模型
训练模型，即根据训练数据拟合模型的过程。为了拟合这个模型，需要设置训练的批次大小和训练周期(epoch)数，另外，当然需要传递训练数据。 model.fit(X_train, Y_train, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1) # Epoch 1/10 # 7744/60000 [==>………..…
