chatgpt生成架构图 visio生成架构图
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如何构建GPT——数据标注篇
1、构建GPT中的数据标注主要包括以下几个关键步骤：数据收集和预处理：从网页、书籍、文章等多种来源收集文本数据。使用自动方法进行文本数据的预处理，如去噪、分词等，但最终的数据准确性和一致性需要通过人工过程保证。数据标注：文本标注：对文本数据进行序列标注、关系标注、属性标注和类别标注。
2、数据标注在GPT中的应用包括数据审核、清洗、加工和挖掘，特别是非结构化数据的结构化处理。标注数据通常以JSON、XML格式交付，包括图像、语音、文本、视频等。文本标注也可使用TXT格式。其他数据，如医学影像数据，需单独定义输出标准。DICOM类型的数据需存储在DICOM数据集中。
3、在第三步的最外层，加入ensemble策略，以QA为例，可以把各个choice进行N次随机shuffle，得到N个标注结果，然后通过majority vote选择最终答案。效果对比与优势 原论文主要focus在医学QA任务，选择的LLM为GPT-4，对比模型为经过领域微调的Med-Palm2。
4、图1：SFT阶段通过人工标注数据微调预训练模型 Step2：奖励模型训练（RM）目标：构建一个能评估文本质量的奖励模型，为后续强化学习提供优化信号。过程：数据生成：将指令输入SFT模型，生成多个候选响应。人工排序：对候选响应进行质量排序（如从好到坏标注等级）。
5、它可以根据输入的文本生成高质量、连贯的自然语言文本，使得计算机系统能够更好地理解和生成自然语言。GPT技术在自然语言处理领域有着广泛的应用前景，如文本生成、文本改写、机器翻译等。
聊聊、聊天(Chat)型AI工具|20250509
聊天（Chat）型AI工具在2025年的发展核心围绕数据处理模式、技术迭代及行业应用展开，其本质是通过深度学习与机器学习重组现有数据，生成智能答案，但受限于算力与数据质量，未来将向多模态融合方向演进。
AI解密:最火的Prompt、Token、和completions是什么?
AI解密：最火的Prompt、Token、和completions是什么？Prompt Prompt，即提示词，是告诉AI模型需要完成什么任务的关键信息。它类似于程序员给计算机编写的指令，但不同之处在于，Prompt是以纯文本的形式输入，AI模型会尽力理解其含义，并据此完成任务。
completions，即AI根据用户的输入完成一次输出的过程。当用户输入Prompt后，AI模型会根据Prompt的内容和上下文信息，生成相应的回答或输出。这个过程就是completions。在AI模型中，completions的质量取决于多个因素，包括Prompt的质量、模型的训练数据、模型的架构等。
completions是模型根据用户输入生成的输出。它体现了模型对特定任务的理解与是模型能力的直接体现。理解Prompt、Token和completions，是掌握ChatGPT等AI模型的关键步骤，能帮助开发者更有效地利用这些工具，解决实际问题。
max_tokens：所生成的内容可以承载的最大Token数。输入token（prompt）+输出token（completion）不超过模型的最大token数。因此，输入的prompt越长，输出的completion就越短。functions：模型可能会用到的自定义函数列表。每个函数包含name（函数名）、parameters（函数参数）和可选的description（函数描述）。
ChatGT是什么?
1、chatGPT念“柴特鸡皮题”，GPT全称Generative Pre- -trained Transformer，是一种预训练语言模型，这种模型读的越多，也就懂的越多。Chat是聊天的意思，顾名思义，ChatGPT的核心是GPT模型，只不过加上了一个能跟人聊天的对话框。
2、ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）是OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布，是自然语言处理模型。核心能力：它基于预训练阶段学到的模式和统计规律生成能根据聊天上下文互动，像人类一样交流，还能完成撰写论文、邮件、脚本、文案、翻译、代码等任务。
3、ChatGPT是一种基于人工智能技术的自然语言处理模型。它具有强大的语义理解和生成能力，可以生成高质量的文本内容，用于多种应用场景。ChatGPT的核心特性 语义理解：ChatGPT通过深度学习算法训练，能够准确理解自然语言中的语义信息。文本生成：它能够根据理解的内容，生成连贯、有逻辑的对话或文本内容。
4、ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。
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