ChatGPT源文件 找源文件

本文目录一览：

• 1、通过Frida创建API进行爬取内容——记一次爬取某视频App直播源的过程
• 2、txyzai插件怎么安装tychpanel插件安装
• 3、如何构建GPT——数据标注篇

通过Frida创建API进行爬取内容——记一次爬取某视频App直播源的过程

1、这样就可以直接使用Frida创建一个api来获取cKey，然后使用Python来进行更多操作。Frida官方也提供了这样一个案例：简单说，就是通过frida提供的 rpc.exports ，来导出方法，以方便python可以随时调用。Python脚本远程调用Frida在实际应用的环境中，手机一直用USB连着电脑似乎也不太靠谱，而Frida也提供了远程调用的方式。

txyzai插件怎么安装tychpanel插件安装

打开ChatGPT，选择GPT-4模型，然后选择Plugins模式。 点击下拉箭头以打开已安装的插件列表，向下滚动到底部并单击“Plugin Store”。 打开ChatGPT Plugin Store，输入“TXYZ AI”，单击搜索，然后在插件列表中找到“TXYZ AI”。

如何构建GPT——数据标注篇

1、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。

2、支持计算机视觉：语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、3D立方体标注、2D3D融合标注、目标追踪、属性判别等多类型数据标注；支持自然语言处理：文本清洗、OCR转写、情感分析、词性标注、句子编写、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、NLU语句泛化、机器翻译等多类型数据标注。

3、GPT-1的训练分为两步：首先在大规模文本数据上学习高容量的语言模型，然后在标注数据上进行微调。这一过程基于无监督预训练和有监督微调，通过优化目标函数来提升模型性能。无监督预训练阶段，模型学习到通用的语言结构和规律，通过极大化似然函数，优化模型参数。