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chatgpt周刊第二期

2023-03-17 19:24 作者:zhaodsh  | 我要投稿

關(guān)注vx公眾? “IT新物種”,獲取更多信息

一周資訊

OpenAI公布GPT-4:更強更可靠 可在考試中超過90%的人類

3月14日),人工智能研究公司OpenAI公布了其大型語言模型的最新版本——GPT-4。該公司表示,GPT-4在許多專業(yè)測試中表現(xiàn)出超過絕大多數(shù)人類的水平。在內(nèi)部評估中,相較于GPT-3.5,GPT-4產(chǎn)生正確回應(yīng)的可能性要高出40%。GPT-4 實現(xiàn)了以下幾個方面的飛躍式提升:強大的識圖能力;文字輸入限制提升至 2.5 萬字;回答準確性顯著提高;能夠生成歌詞、創(chuàng)意文本,實現(xiàn)風(fēng)格變化。GPT-4在模擬律師資格考試的成績在考生中排名前10%左右,在SAT閱讀考試中排名前7%左右,在SAT數(shù)學(xué)考試中排名前11%左右。ChatGPT+Plus的成員可以使用的GPT-4版本。

Meta宣布推出其大型語言模型LLaMA(Large Language Model Meta AI)

LLaMA旨在幫助研究人員推進工作,并在文本生成、問題回答、書面材料總結(jié)以及更復(fù)雜的任務(wù)(如自動數(shù)學(xué)定理證明和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測)方面具有巨大的潛力。Meta目前提供四種參數(shù)大小的LLaMA模型:7B、33B、65B和650B。所有LLaMA模型都至少經(jīng)過了1T(1萬億)個tokens的訓(xùn)練,這比其他同樣大小的模型要多得多。在一些測試中,130B參數(shù)的LLaMA模型的性能超過了1750B參數(shù)的GPT-3,并且可以在單個GPU上運行。650B參數(shù)的LLaMA模型可以與700B參數(shù)的Chinchilla和5400B參數(shù)的PaLM相媲美。

微軟稱已花費數(shù)億美元為OpenAI組裝超級計算機 用于開發(fā)ChatGPT

微軟透露,此前公司已幫助OpenAI組裝一臺AI超級計算機,由此OpenAI得以開發(fā)出ChatGPT。這臺超算使用了數(shù)萬個英偉達A100芯片,這使得OpenAI能夠訓(xùn)練越來越強大的AI模型。微軟云計算和AI業(yè)務(wù)執(zhí)行副總裁Scott Guthrie暗示,該項目花費數(shù)億美元。

微軟高管透露新必應(yīng)搜索引擎已經(jīng)在使用GPT-4

微軟公司副總裁兼消費者首席營銷官尤素福-邁赫迪在公告中寫道:"我們很高興地確認,新的必應(yīng)正在GPT-4上運行,我們已經(jīng)為搜索進行了定制。如果你在過去五周的任何時候使用過新必應(yīng)預(yù)覽版,你已經(jīng)體驗到了這種強大模式的早期版本。

微軟必應(yīng) ChatGPT 聊天每日次數(shù)限制擴大至 150 次

微軟公司副總裁兼消費者首席營銷官 Yusuf Mehdi 表示,每日聊天次數(shù)限制已經(jīng)從 120 次擴大到 150 次。他補充說,每個會話的輪次限制也已經(jīng)從 10 改為 15。

商湯科技發(fā)布多模態(tài)通用大模型“書生 2.5”:擁有 30 億參數(shù),支持問答、識圖、以文生圖等

書生 2.5”的圖文跨模態(tài)開放任務(wù)處理能力可為自動駕駛、機器人等通用場景任務(wù)提供高效精準的感知和理解能力支持?!皶?2.5”同時具備 AIGC“以文生圖”的能力??筛鶕?jù)用戶提出的文本創(chuàng)作需求,利用擴散模型生成算法,生成高質(zhì)量、自然的寫實圖像。“書生 2.5”還可根據(jù)文本快速檢索出視覺內(nèi)容。

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谷歌宣布開放其人工智能語言模型PaLM API 挑戰(zhàn)OpenAI

谷歌發(fā)布博客文章宣布,正式開放其PaLM是一個大型語言模型API。這家搜索巨頭在推出PaLM的API的同時推出了一些人工智能企業(yè)工具,稱其將幫助企業(yè)「從簡單的自然語言提示中生成文本、圖像、代碼、視頻、音頻等」。開發(fā)人員可以通過API訪問谷歌的基礎(chǔ)模型,并可以使用開箱即用的模板,在幾分鐘或幾小時內(nèi)啟動生成式應(yīng)用程序的創(chuàng)建.

媲美 ChatGPT,由前 OpenAI 員工創(chuàng)辦的 Anthropic 公司推出聊天機器人 Claude

Anthropic 公司由多位前 OpenAI 員工共同創(chuàng)立,公司于今天推出了 Claude,這是一款可以媲美 ChatGPT 的聊天機器人。Claude 可以執(zhí)行跨文檔搜索、總結(jié)、寫作和編碼,以及回答有關(guān)特定主題的問題等任務(wù)。

百度正式推出大語言模型“文心一言”

百度于北京總部召開新聞發(fā)布會,主題圍繞新一代大語言模型、生成式 AI 產(chǎn)品文心一言。百度正式推出大語言模型文心一言,并展示了文心一言在多個使用場景中的綜合能力。文心一言某種程度上具有了對人類意圖的理解能力。文心一言還具備了一定的思維能力,能夠?qū)W會數(shù)學(xué)推演及邏輯推理等相對復(fù)雜任務(wù)。文心一言甚至能夠生成四川話等方言語音;文心一言的視頻生成能力則因成本較高,現(xiàn)階段還未對所有用戶開放,未來會逐步接入。

開源項目

【dromara/ChatGPT】ChatGPT JetBrains 開源插件

項目是一個支持在 JetBrains 系列 IDE 上運行的 ChatGPT 的插件。集成到IDE以后,可以可查代碼,可問問題,可查找bug, 可寫測試case 在開發(fā)方面一個很好的助手。目前插件已經(jīng)有 127K 的下載量

github地址 https://github.com/dromara/ChatGPT

圖示為代碼添加測試case

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【openai-gpt-dev-notes】如何快速開發(fā)一個OpenAI/GPT應(yīng)用

一個國內(nèi)開發(fā)者的OpenAI/GPT的筆記,內(nèi)容涉及非常全面,對于開發(fā)GPT應(yīng)用幫助很大,能少走很多彎路。

github地址 https://github.com/easychen/openai-gpt-dev-notes-for-cn-developer

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【OpenGpt】一個 AI應(yīng)用創(chuàng)建平臺,讓所有用戶都可以使用并創(chuàng)建 ChatGPT 小應(yīng)用

立即使用海量的 ChatGPT 應(yīng)用,或在幾秒鐘內(nèi)創(chuàng)建屬于自己的應(yīng)用

github地址 https://github.com/futantan/OpenGpt

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【ChatGPT for Mac】chatgpt的Mac版應(yīng)用

在任務(wù)欄的ChatGPT Mac客戶端,可輕松訪問 ChatGPT,小巧方便。具有全局鍵盤快捷鍵和一些樣式調(diào)整,使其更適合您的 Mac!它擁有最漂亮的圖標,并且比其他替代品更具 Mac 風(fēng)格。

github地址 https://github.com/ryngonzalez/ChatGPT-for-Mac

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【SQL Translator】將人類自然語言轉(zhuǎn)換為 SQL 語言的開源工具

一個可以將人類自然語言轉(zhuǎn)換為 SQL 語言的開源工具,反之亦然,用起來很方便,通過 AI 賦能,讓它可以很輕松的完成自然語言與 SQL 語言的切換,進一步提升數(shù)據(jù)處理效率。

github地址 https://github.com/whoiskatrin/sql-translator

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【Chatbox】開源的 OpenAI API 跨平臺桌面客戶端

開源的 OpenAI API 跨平臺桌面客戶端,Prompt 的調(diào)試與管理工具,也可以用作 ChatGPT Plus 平替。

github地址 https://github.com/whoiskatrin/sql-translator

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【ChatGPT for Google】在搜索引擎結(jié)果中同時顯示ChatGPT的回答

這是一個chrome插件,在搜索引擎結(jié)果中同時顯示ChatGPT的回答。支持所有主流的搜索引擎,支持OpenAI官方API,支持代碼高亮;可自定義ChatGPT觸發(fā)模式。

github地址 https://github.com/whoiskatrin/sql-translator

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【ChatGPT Shortcut】 根據(jù)領(lǐng)域和功能劃分的 ChatGPT 快捷指令表

ChatGPT Shortcut 是根據(jù)領(lǐng)域和功能劃分的 ChatGPT 快捷指令表,可通過標簽篩選、關(guān)鍵詞搜索和一鍵復(fù)制來使用提示詞,旨在簡化你的工作流程并提高生產(chǎn)力。即使是初學(xué)者,你只需復(fù)制提示詞,稍加修改后發(fā)送給 ChatGPT,就能獲得指定輸出,讓你的生產(chǎn)力加倍!

github地址:https://github.com/rockbenben/ChatGPT-Shortcut

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其他

一期針對ChatGPT的全面測評:涵蓋功能、性能、用戶體驗




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