chatgpt怎样编代码 chat源码
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一文彻底搞懂Transformer的输入(附代码)
位置嵌入是Transformer模型中不可或缺的组成部分，用于帮助模型理解输入序列中每个Token的相对位置。通过计算位置嵌入并将其与分词嵌入相加，可以为编码器部分准备输入序列。代码实现：虽然具体代码未在此回答中给出，但通常实现这些步骤会涉及以下操作： 使用Python等编程语言定义数据集和词汇表。 利用循环或向量化操作进行分词编码。
我们使用代码实现这一过程。然后，计算分词嵌入，原始论文中将每个输入Token用一个512维的嵌入向量表示，我们使用一个较小的维度（例如6）来便于可视化计算过程。在计算完分词嵌入后，我们计算位置编码，这是Transformer模型的关键组成部分，它允许模型理解单词在句子中的顺序。
输入Token的嵌入向量加上位置编码，位置嵌入是基于Token在句子中的位置计算的。以句子 用简单语言讲解Transformer神经网络架构 中的简为例，我们计算其位置嵌入。0 输入准备：合并分词与位置编码 将分词嵌入和位置编码合并，形成编码器输入矩阵，为模型学习提供了准备好的数据。
一文彻底搞懂 Transformer 的核心要点如下：注意力机制：概念：注意力机制类似于大脑的聚光灯，让模型聚焦于输入序列的关键部分。自注意力机制：在Transformer中，自注意力机制使每个元素都能关注序列中的其他元素，从而捕捉上下文信息。
位置嵌入是Transformer模型中不可或缺的组成部分，它帮助模型理解输入序列中每个Token的相对位置。通过计算位置嵌入并将其与分词嵌入相加，我们能够为编码器部分准备输入序列。
编码器-解码器与位置编码编码器和解码器层内的自注意力机制配合位置编码，确保了模型对序列中元素顺序的敏感性。位置编码通过正弦函数提供位置信息，增强模型理解能力。多头注意力与前馈网络多头注意力允许模型同时关注输入的不同部分，而前馈网络则负责非线性变换，捕捉复杂关系和特征。
什么是聊天GPT模型?
1、聊天 GPT 如何运作？正如其首字母缩写词所示，Generative Pre-training Transformer，Chat GPT 是一种基于“transformer”架构的生成语言模型。这些模型能够处理大量文本并学习非常有效地执行自然语言处理任务。特别是 GPT-3 模型，其参数大小为 1750 亿，使其成为有史以来最大的语言模型。
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、Chat GPT 是一种专为自然对话设计的人工智能聊天机器人。它的主要用途包括： 生成多种风格、主题和语言的高质量文本，例如新闻摘要、产品描述和故事。 分析问题并生成解决方案或答案。 为聊天机器人提供一致且适当的对话响应。 撰写吸引人的社交媒体帖子和消息。
使用GPT生成图表的正确姿势
1、用户首先输入提示词：“请为我设计[流程图主题]流程图，用Mermaid代码表示，基本要求是：[流程图基本要求和逻辑]”。 接着，复制ChatGPT生成的代码块。 最后，将代码块粘贴到支持Mermaid语法的工具中，如Notion、Typora、印象笔记或有道云等，即可看到生成的图表。以Notion为例，用户只需在文本框中输入“/code”并粘贴代码，Notion就会显示对应的流程图。
2、将生成的Mermaid代码块复制粘贴这些工具中，就能直接显示对应的图表。
3、用鼠标右键选择左侧那个gpt硬盘，点删除所有分区，保存更改。再用鼠标右键选择gpt的硬盘，点转换分区表类型为MBR。为了方便操作，我们使用PE系统进行操作。运行PE系统后，接入移动硬盘。移动赢怕接入后，启动分区工具。进入分区工具后，我们点击移动硬盘。然后查看移动硬盘的状态，判断容量和硬盘情况。
4、安装GPTChart，在您的项目中引用它。创建一个Chart对象。设置Chart对象的属性，例如标题、轴、类型等。创建一个DataSet对象，并添加数据。将DataSet对象与Chart对象关联。使用Chart对象的draw()方法生成图表。
如何利用开源工具搭建AI大模型底座
1、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。
2、开源社区在AI大模型构建中扮演重要角色，通过使用开源工具可以轻松搭建大模型底座。首先，利用Langchain构建对话应用，如简易版ChatGPT，只需引入两个额外组件。通过编写代码，可实现与人类友好的多轮对话。其次，借助Flowise，无需代码即可搭建LLM应用平台，支持在Windows、Mac或Linux上安装使用。
3、构建AI应用的开源基础设施项目指南如下： Chroma 简介：Chroma是一个向量嵌入存储工具，专为AI应用提供原生数据表示方式。 特点：内置所有搭建AI应用所需功能，无需额外配置或安装，简化了开发流程。 LangChain 简介：LangChain是一个灵活的框架，旨在帮助开发者构建更专业的AI应用程序。
4、部署Dify的过程相对简单，我们选择Docker Compose，但需确保满足文档中列出的前提条件。首先，从Github克隆代码至本地，进入docker目录，即可一键启动。启动后，只需在浏览器中输入localhost即可访问。初次使用时，需要设置管理员账号。
5、搭建一套自己的AI助手并不复杂，只需几步操作。首先，选择一款免费开源的工具——Ollama。Ollama支持近2000种大语言模型，包括阿里通义千问、Meta llamaGoogle Gemma等。安装Ollama后，通过命令提示符启动它并确保成功运行。
6、Dify.AI：“LLM操作系统”：使用开源平台Dify.AI，构建基于不同LLM能力的AI应用变得简单。Dify支持快速调用和切换开源模型，包括托管在HuggingFace和Replicate上的所有模型，支持本地部署，通过Xorbits inference推理服务构建AI应用。以下为实操步骤，从零开始介绍环境配置、安装CUDA、WSL2准备、Docker部署等。
用ai学习代码,萌新们都来看一看
下面，我们以一个简单的爬虫代码为例，来演示如何利用AI进行代码学习。首先，打开AI助手，这里以ChatGPT为例。通过输入代码，AI会自动生成注释，帮助用户理解代码流程。如果对某些注释内容感到困惑，只需再次提问，AI会给出详尽的解释。在实际操作中，我们可以从LeetCode等平台获取编程练习题目，利用AI进行代码学习与优化。
AI设计环绕光束往下射的效果图形教程：在Illustrator中绘制一条直线，描边设置渐变色。复制一个副本，全选打开混合工具，设置混合效果。绘制一个椭圆，用剪刀工具把一侧锚点剪开。同时选中渐变条和椭圆，点击对象-混合-替换混合轴。即可得到光线环绕效果。
AI制作喷色描边文字效果教程：我们用【文字工具】输入自己需要的文字，比如：数字6。接着，我们按下SHIFT+F6打开外观面板。我们选中文字，然后在外观面板中点击【fx】-【画笔描边】中选择【喷色描边】。
AI将平面线条制作成立体效果图形教程：启动软件，新建文件，选择钢笔工具画一条折线。用直接选择工具，框选左侧上方的点，拖动可以变为圆角。同样的将右侧的点也全部框选，变为圆角。然后就行下方的节点，同样可以框选拖动调节。然后点击效果菜单栏，选择3D——凸出和斜角。
AI绘制3D立体水滴图形教程：我们用【钢笔工具】画出一条路径。接着，我们把路径设置为无填充颜色，描边设置为红色。接下来，我们在【效果】-【3D】中找到【绕转】。我们在3D绕转的选项中，位置选择【离轴-右方】。接着，我们在端点的下面选择【右边】，然后点击【确定】。
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