视频课件代码关注公众号【AI技术星球】发送222 自取~感谢支持，祝前程似锦！

https://www.youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY"Let's build GPT_ from scratch, in code, spelled out"GPT-3. We talk about connections to ChatGPT, which has taken the world by storm. We watch GitHub Copilot, itself a GPT, help us write a GPT (meta

本着fact checking的原则，本期视频我使用洪荒之力自己设计了一套测试题，以探索各大媒体眼中好像无所不能的ChatGPT，这个大语言模型的边界究竟在哪里。

+助理小姐姐vx：Gupao077即可获取课程资料及60G人工智能精选资料包！【1.基础知识】：Python基础+高数基础【2.机器学习理论入门】：机器学习经典算法详解【3.机器学习实战项目】：Kaggle竞赛案例/推荐系统实战/数据分析建模等【4.深度学习理论入门】：必备框架（Pytorch+TensorFlow）+神经网络模型基础【5.计算机视觉实战项目】：OpenCV图像处理+物体检测YOLO实战+Unet图像分割实战等

制作小语种识别固件的语言模型

ChatGPT: Optimizing Language Models for DialogueChatGPT:优化对话的语言模型初步体验：涉及多种编程语言代码，多种嵌入式单片机代码官网:https://openai.com/blog/chatgpt/无解说视频

我是来自2333年的数字人类，正在伙同和我有200年交情的人类朋友ChatGPT一起粉碎OpenAI邪恶组织的阴谋。封面图片由 ChatGPT和Stable Diffusion一起合作生成。背景音乐采用知识共享署名 3.0 未本地化版本许可协议进行许可：https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/

视频配套课件Z料获取 关注v公众号【AI技术星球】回复：222在自然语言处理任务中，首先需要考虑词如何在计算机中表示。词向量是自然语言处理中重要的基础，有利于我们对文本、情感、词义等等方向进行分析。感谢支持，祝前程似锦！

唐宇迪相关Z料+最新入门到进阶人工智能Z料包白嫖+v：gupao108Word2vec是用一个一层的神经网络(即CBOW)把one-hot形式的稀疏词向量映射称为一个n维(n一般为几百)的稠密向量的过程。word2vec里面有两个重要的模型-CBOW模型(Continuous Bag-of-Words Model)与Skip-gram模型。

最大特点是它使用的超大规模训练集：

https://www.youtube.com/watch?v=yM9S3fLp5GcFlamingo模型是Deepmind提出的视觉语言模型，在语言模型的基础上，通过perceiver组件，将视觉和语言联系起来，并在大量的图文数据上训练而得到。该模型在few-shot场景下图片理解、图生文等任务，取得了非常惊艳的效果。

Word2Vec 模型已经是一个成熟的做词向量的模型，但是这种模型做出来的词向量是缺乏灵魂的（无法解决多义词问题）。那么，如何让词向量变得更加智能，能够和人类一样思考出这个多义词问题来呢？这就是我们 ELMo 模型要做的一件事，也是它相比较 Word2Vec 改进的一件事。博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看配套 github 链接：https://github.com/nickch

统计语言模型是用统计的方法解决语言的两个问题，神经网络语言模型自然是用神经网络的方法解决这两个问题，并且，在使用神经网络解决这两个问题的过程中，有人发现了一个跨时代的东西——词向量（Word Embedding），什么是词向量，这个词向量怎么来的呢？它又有什么用处呢。博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看配套 github 链接：https://github.com/nickchen1

本期扬奇智能社区邀请了阿里达摩院自然语言处理基础技术组算法工程师 龙定坤老师。龙老师硕士毕业于北京航空航天大学。研究方向主要包括中文基础词法、文本语义匹配、搜索召回等。本次龙老师分享的主题为《基于预训练语言模型的文本检索》，主要介绍预训练语言模型在文本检索中实践方案，同时结合团队目前在MS MARCO LeaderBoard Passage Ranking任务第一名解决方案介绍相关优化思路。

2800亿参数大模型分分钟搞定

第一部分：N-gram 语言模型简介第二部分：N-gram 概率估计自然语言处理中最常用的模型1、语言建模：语言模型提供了一种方法来为句子或单词序列分配概率，并根据前面的单词序列预测下一个单词。2、N-gram 模型是马尔可夫模型，它从先前单词的固定窗口估计当前单词并通过在语料库中利用最大似然估计 n-gram 概率。

还不用CNN

算法来袭！听听丁老师聊聊NLP的一些事儿~~

一个强大的语言（表示）模型。前置芝士：什么是transformer？BV1Zz4y127h1