chatgpt做文献总结 文献总结模版
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GPT用到的相关论文以及理论
1、GPT-4（ChatGPT的底层模型）的构建离不开深度学习和自然语言处理领域的多项关键论文。其中，Vaswani等人在2017年发表的Attention is All You Need论文引入了Transformer模型，其自注意力机制革新了序列到序列任务的处理方式，成为后续GPT、BERT等模型的基石。
2、GPT 使用两阶段式模型的另外一个好处是，作者期望通过第一阶段的预训练语言模型，学习到尽可能多的自然语言信息，且对于大多数下游任务，只需要简单的修改输入而不需要修改模型架构即可完成微调。
3、GPT-2模型架构在OpenAI GPT-1的基础上进行了细节调整，奠定了整个大语言模型（LLM）的发展方向，设计了高质量的自然语言模型无监督训练数据集，论文主要讨论了在未明确任务的情况下，大量语料训练的模型不需要额外微调，即可完成许多自然语言任务，取得满意结果。
4、GPT2在多种任务上实现了最佳水平，尤其是在小型数据集如Penn Treebank和WikiText-2上产生了显著改进。在长距离依赖性数据集如LAMBADA和Children’s Book Test上也取得良好表现，但One Billion Word Benchmark上的结果较差，可能与数据集的规模和预处理有关。
5、训练GPT-3使用了从25亿到1750亿参数不等的模型，涵盖了广泛的模型大小。数据集包括Common Crawl、WebText、互联网书籍语料库和英文维基百科。为减少数据污染，作者在训练过程中消除了论文中所涉及基准测试开发和测试集之间的重叠部分，尽管在过滤过程中出现了一些错误。
6、接下来，我们探讨GPT的三大应用：文献综述、论文去重、论文润色。借助GPT，学生可以快速生成文献综述，避免重复工作，提升效率。论文去重功能确保内容原创性，维护学术诚信。论文润色则使语言表达更流畅、专业。如果你感兴趣或需要使用GPT，可直接私信或在评论区留言。我们会及时回复。
大模型训练技术笔记总结
大模型训练的存储挑战通过技术手段解决，包括激活checkpointing、混合精度训练、模型稀疏性等。checkpointing选择性丢弃中间激活值，便于反向传播。混合精度训练采用16位浮点数减少存储需求。ZeRO优化模型状态存储。模型稀疏性设计如Mixture-of-Expert（MOE）通过gating network决定权重，实现模型参数的高效分配。
推荐使用conda构建和管理环境，尤其是处理CUDA安装问题。硬件基础大模型推理时显存增长大，因为长序列和逐个预测需要大量缓存。模型文件大小和显存需求：fp16模型大约占用2n G，而全精度训练则更大。GPU性能对比：7B模型在CPU上的推理速度远低于GPU，如A6000与AMD 8核的10：1差距。
Prefix Tuning方法为预训练模型添加定长前缀向量，与输入文本拼接，优化特定长度的前缀向量参数，引导模型在不同任务上产生合适结果。在训练过程中，将前缀添加到GPT的decoder-only中，放在句首，或在BERT的encoder-decoder中，同时加载编码器和解码器开头。
代码首先定义了输入维度`input_dim`和输出维度`output_dim`，通常对应于预训练模型的隐藏层大小和层的输出大小。接着创建了两个可训练的张量参数`W_A`和`W_B`，分别用于表示LoRA权重A和权重B，形状分别为`input_dim x rank`和`rank x output_dim`。
综上所述，LLAMA 2 通过在安全性、有用性、训练流程、finetuning 方法、系统消息连续性、以及对时间和工具使用能力的探索等方面，展示了其在大模型领域的领先地位。通过对比主流模型，展示了在不同任务和场景下其表现的优越性，同时也揭示了在模型训练、优化和应用中的一些关键技术和策略。
文献管理工具zotero使用方法
使用 Zotero 插件，您能直接从网络资源、图书馆数据库或本地文件收集文献。只需点击插件图标，即可将所需文献添加至您的 Zotero 库。整理和管理文献 Zotero 提供了丰富的分类和标签系统，让您能根据需求对文献进行整理和管理。您可以为文献创建文件夹、添加注释和元数据，方便查找和访问。
安装与使用：首先，在官网下载Zotero软件。下载三个插件：zotfile、pdf-translate、gpt。zotfile便于管理文献附件，提供自动重命名、移动和添加PDF功能。pdf-translate可将文献翻译成各种语言。gpt结合chatgpt，帮助总结论文，快速把握要点。安装浏览器插件Zotero connector，并导入三个插件。
文献管理本地文献的添加：Zotero支持直接添加本地文件到收藏夹。备份与还原：推荐使用开源软件Syncthing进行数据同步，确保文献安全。
建议使用Zhiyun文献阅读软件，适合英文阅读不熟练的用户。step 登录账号并开始使用。注意：Zotero与坚果云的联动设置请参考官方文档，确保操作正确无误。对于文件拖入操作和自动添加item的问题，当文件拖入后未自动添加item，可采取以下笨办法：step 打开文件，查找bib。step 复制doi。
Zotero是一款常用的文献管理工具，如果你想在论文中引用参考文献，可以按照以下步骤进行操作： 打开Zotero，并加载你想要引用的文献。 在文献条目上单击右键，选择“导出”将其导出为PDF文件。 将导出的PDF文件打开，并找到包含参考文献列表的页面。
您可以在特定来源上添加笔记，选择适当的引用样式，并选择输出方法，如 RTF、HTML 或直接复制到剪贴板。Zotero 还与 Microsoft Word、谷歌文档和办公软件兼容，您可以在这些软件中安装相应的插件进行综合使用。
word怎么自动生成总结总结
1、第一步；在ONLYOFFICE编辑器打开你需要做文本总结的文本 第二步；鼠标右键选中所需要分析或总结的文本内容，点击下方chatGPT→文本分析/总结（如图）第三步；内容总结成功，我们可以看到确实简化了，上方文本，读起来更流畅。优点 快速：自动文摘工具可以帮助我们快速了解文章的主要内容，节省我们的时间。
2、要总结您的Word 2003文档，请打开您的文档，然后按照下列步骤操作：选择工具→自动汇总。出现“自动汇总”对话框。确定所需的摘要类型。从以下选项中选择：突出重点创建一个新文档并将摘要放在那里在文档顶部插入执行摘要或摘要隐藏所有内容，但不保留摘要，不保留原始文档选择摘要的长度。
3、打开您的Word文档，并进入总结部分所在的页面。 点击“插入”选项卡，在“插入”菜单下找到“形状”选项，选择一个适合您需要的形状。 在文档中单击并拖动鼠标，以绘制所选形状的大小和位置。如果需要调整形状的尺寸或旋转角度，单击并拖动边缘或控制柄即可。 双击形状，输入您想要添加的文字。
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2、Poe - AI模型聚合平台，支持多种模型，包括ClaudeGPT4等，上传文件分析，免费使用。Zotero GPT - 文献管理与GPT结合，实现文献总结与分析，适用于本地文档。Humata - GPT驱动文档分析工具，简化技术论文理解，生成摘要。ChatPDF / ChatDOC - 调用ChatGPT接口，实现文档跨语言对话，提取要点，翻译内容。
3、首先，Scholarcy（scholarcy.com）凭借其五颗星的推荐，作为数字科研助理，能精炼呈现文章关键信息，包括研究方法、结果和结论，还能自动导出资料，让你一目了然。只需上传DOI链接或PDF，AI即刻提取精华。
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5、Connected Papers、ChatGPT、Research Rabbit、Scite、Semantic Scholar，这些AI工具利用AI算法和自然语言处理技术从数据库中筛选并提供关键信息摘要，助你识别研究空白、最新趋势及关键文献。Connected Papers专为展示不同论文间联系而设计，提供全面的视角帮助发现研究主题的全貌。
6、工具一：Claude Claude，由Anthropic公司开发，是一款强大的AI聊天机器人。除了进行对话交流，它还能精准识别文档主旨和关键信息，生成摘要，极大地节省了时间。工具二：UPDF UPDF是一款国产PDF软件，最新版本集成了AI功能，具备AI阅读、总结、解释、翻译文档的能力。
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