ChatGPT:通用人工智能的Spark
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ChatGPT:通用人工智能的Spark

这篇文章主要报道了清华大学人工智能研究院名誉院长、中国科学院院士张院的演讲,他就当前人工智能发展现状及未来趋势进行了深入探讨。张院士认为,ChatGPT等大模型是通用人工智能的 spark,它具有两个特征:一是能在对话和聊天领域达到人工智能的目标,二是具备开领域、多任务的特征。他还强调了人工智能领域三个关键技术的突破,包括基于词嵌入的文本语意表示、基于注意机制的转换器和自监督学习。最后,张院士预测,这个突破将带来三件不可阻挡的事:科技的革命,产业的变革,以及AI 本身的风险。
AI助手GPT在文学理解和创作上的探析
AI与诗词

AI助手GPT在文学理解和创作上的探析

这篇文章介绍了方笑一教授对ChatGPT的四个方面的测试结果及其对GPT的评价。教授通过五个问题对GPT的能力进行了评估,认为GPT擅长回答浅显易懂的问题,但在深入逻辑关系方面较弱。此外,GPT擅长自我纠正,能迅速承认错误。在翻译《春宵》和《石钟山记》时,GPT的表现并不理想,需要进一步学习专业知识。在与GPT共读赋时,GPT对其中含义的理解准确率较低。最后,方教授以苏轼的一句名言来形容GPT的特点,GPT则瞎编乱造了一段与该名言无关的 content。
ChatGPT工作原理(中英文对照)
AI与英语

ChatGPT工作原理(中英文对照)

原文英文作者:史蒂芬·沃尔弗拉姆,计算机科学家 作者简介:史蒂芬·沃尔弗拉姆(Stephen Wolfram)英美籍计算机科学家, 物理学家。他是Mathematica 的首席设计师,《一种新科学》一书的作者。沃尔夫勒姆1959年出生于伦敦,父亲是相当成功的作家,母亲是牛津大学的哲学教授。他幼年聪慧,13岁入伊顿(Eton)公学,15岁发表首篇粒子物理方面的学术论文,到17岁,他的科学论文发到了《核物理》(The Nuclear Physics)杂志上。在获得牛津大学的奖学金并在牛津学习一年之后,即到了美国阿格纳国家实验室的理论高能物理小组)工作。1978年19岁的沃尔夫勒姆受著名物理学家穆雷·盖尔曼之邀去到加州理工学院,从事基本粒子物理学方面的研究,取得显著成就,一年内获得理论物理学博士学位。1980年沃尔夫勒姆成为加州理工学院一员,与费曼(Richard Feynman)共事。1988年6月23日他创立的公司发布了一种著名的数学软件“数学”(Mathematica),该软件使得人们可以随心所欲地进行各种复杂的数学运算,解方程、求导数、1979年和1981年之间,斯蒂芬领导加州理工学院物理系的计算代数系统(Symbolic Manipulation Program,SMP。即符号操作程序) 项目的开发。1986年,斯蒂芬在伊利诺伊大学香槟分校建立了复杂系统研究中心,并开始开发计算代数系统Mathematica,第一个版本于1988年发行。 摘要:ChatGPT 能够自动生成一些读起来表面上甚至像人写的文字的东西,这非常了不起,而且出乎意料。但它是如何做到的?为什么它能发挥作用?我在这里的目的是大致介绍一下 ChatGPT 内部的情况,然后探讨一下为什么它能很好地生成我们认为是有意义的文本。 英文地址:https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/ 中文版本参考Ai研究局,可以中英文对照阅读理解。‍ 目录 1前言 2随机概率从何而来? 3什么是大型语言模型? 4类人脑那种任务模型 5典型模型工作是基于神经网路 6机器学习和神经网络的训练 7神经网络训练的实践与理论 8嵌入的概念-附近的事由附近的数字表示 9CHATGPT 内部转化器 10CHATGPT 的训练 11基本训练之上 12是什么真正让 CHATGPT 工作? 13意义空间和语义运动法则 14语义语法和计算语言的力量 15那么CHATGPT 在做什么, 16IT’S JUST ADDING ONE WORD AT A TIME(英文原文) 16.1Where Do the Probabilities Come From? 16.2What Is...