chatgpt作者代码 作者码代码的gigi

本文目录一览：

• 1、零代码编程:用ChatGPT批量合并ts文件
• 2、快速简单解决chatgpt信息发不出的问题
• 3、chtagpt代码开源是啥意思?
• 4、ChatGPT原理详解+实操(1)---SFT(GPT模型精调)

零代码编程:用ChatGPT批量合并ts文件

首先打开指定文件夹路径：C：\Users\dell\Pictures\Camera Roll\index-f1-v1-a1_20230825221408\Part_0。接着按照文件名称的顺序，将文件夹中所有.ts后缀的文件合并成一个文件。确保合并完成后删除合并前的所有.ts文件，保留仅一个合并后的ts文件。注意在每一步操作中输出相关信息。

开源社区在AI大模型领域扮演着重要角色，通过利用开源工具，我们可以构建AI大模型的底座。具体技术包括使用Langchain构建对话应用，通过Flowise零代码搭建LLM应用平台，引入领域知识库，使用LocalAI构建本地可应用的模型，以及使用Llama2构建LLM应用。

ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。

pyi-makespec -F -w your_script.py 最后，确保.spec文件中的配置正确，删除不必要的文件夹，再次打包，你的「羊了个羊」游戏就应该以单exe文件的形式，无命令行窗口地运行了。

深入观察宏代码，你会发现它与你操作Excel的直观对应。尽管程序员编写的VBA代码可能更为精炼，但宏记录的代码直观易懂，对于初学者来说，是学习编程语言与Excel交互的绝佳起点。结论：AI时代的编程新起点 随着ChatGPT等AI的普及，编程不再是遥不可及的专业技能。

快速简单解决chatgpt信息发不出的问题

1、解决这个问题有两种方法。首先，你可以尝试临时性解决，通过使用浏览器的无痕模式。只需按下Ctrl+Shift+N快捷键，打开一个新的无痕窗口，然后在其中进入ChatGPT，以避开可能的缓存问题。如果希望永久解决，你需要清理chat.openai.com在浏览器中的缓存。

2、把图片发给gpt的方法如下：打开聊天窗口：在浏览器中输入ChatGPT的网址，进入ChatGPT的主页。点击“开始对话”按钮，进入聊天窗口。点击“图片”按钮：在聊天窗口中，点击右下角的“图片”按钮，弹出文件选择对话框。要进行预测，需要使用gpt模型文件和输入文本。

3、禁用公众号：在微信的设置中找到聊天界面的“订阅号和服务号”选项，进入后会看到所有已经订阅并弹出消息的公众号，找到Chatgpt的公众号，点击进入，选择“取消订阅”即可。 屏蔽公众号：在微信聊天中长按公众号的聊天记录，选择“屏蔽该公众号”就可以防止其再次弹出。

chtagpt代码开源是啥意思?

1、开源的意思是代码的源代码是公开的，可以被任何人自由地访问、使用、修改和分发。这意味着，如果 ChatGPT 是开源的，任何人都可以访问其代码，并对其进行修改和创建自己的版本。开源代码的好处是可以更方便地进行审核、调试和改进，也有助于社区的发展和创新。

2、一些人认为，只要OpenAI 开放源代码，全球就能迅速获得ChatGPT。然而，这实际上是一种误解。开源是指公开源代码，过去我们常将其理解为免费获取软件项目的原始代码，例如 Linux 操作系统。拿到 Linux 源码后，理论上可以在本地编译相同的系统内核。

3、ChatGPT，全称是“ChatGenerativePre-trainedTransformer”，可直译为“作交谈用的生成式预先训练变换器”。它是美国公司OpenAI研发的聊天机器人程序，能用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话AI。

ChatGPT原理详解+实操(1)---SFT(GPT模型精调)

1、SFT(supervised fine-tuning)原理SFT是InstructGPT的核心步骤之一，其原理简单但数据需求量大。GPT模型通过大量有监督的Prompt数据进行精调，主要任务是预测下一个token。在精调后的模型对每个输入的文本与Prompt组合进行生成，产生4到9个输出，并进行解码操作。具体流程如图所示。

2、第一步是使用预训练的 gpt-3 模型进行微调，针对用户实际交互场景的数据进行 finetune。训练过程中，数据集将被下载并转换为 parquet 格式，用于后续处理。在训练结束时，将生成训练日志，包括损失、学习率等关键指标，供后续分析与优化。

3、GPT5（原Instruct GPT）的改进源于对原有GPT-3在理解人类指令方面的局限。GPT-3虽然在某些下游任务中表现出色，但对非标准指令的理解能力较弱，如需要将其转化为机器翻译还是同语言转述等，这就催生了GPT5的诞生。

4、模型在安全性方面的表现对比了包括 MPT、Vicuna、Falcon、PaLM-Bison、ChatGPT-0301 等模型，展示了其在保障安全性方面的优势。在训练流程方面，LLAMA 2 的训练遵循了 OpenAI 推出的三个阶段：Pretraining、SFT（Sequence to Sequence Fine-tuning）和 RLHF（Reward Learning from Human Feedback）。

5、文心一言与ChatGPT一样，都使用了SFT(模型微调)、RLHF(从人类反馈中进行强化学习)以及Prompt(提示)作为底层技术。此外，文心一言还采用了知识增强、检索增强和对话增强技术。王海峰表示，这三项是百度已有技术优势的再创新。