大语言模型LLM

如果有更多的AI人员理解逻辑推理和模式识别之间的区别，很多废话就可以避免： 大型语言模型（LLM）是在大量文本上训练出来的深度学习模型，像GPT-3和LaMDA这样的大型语言模型能够在长篇文字中保持连贯性。他们似乎

GraphGPT将非结构化的自然语言转换为知识图谱。输入你最喜欢的电影的简介、维基百科上令人困惑的一段话或视频的文字记录，就可以生成实体及其关系的图形可视化。 连续的查询可以更新图的现有状态或创建一个全新的结构。例如，更新当前状态可能涉及通过节点和

知识图结合信息以创建描述不同实体之间关系的互连网络。它们目前简化了我们的许多日常数字体验，支撑着谷歌搜索、社交媒体网站和流媒体推荐引擎等应用程序。凭借其定义复杂和重叠关系的能力，例如，在细胞水平上可视化蛋白质和分子之间发生的数百种相互作用，知识图谱在生命科学中具有丰富的应用。如果使用得当，它

GPT-4 发布的日子越来越近了。GPT-3 于大约两年前的 2020 年 5 月宣布。它是在 GPT-2 发布一年后发布的——这也是在原始 GPT 论文发表一年后发布的。鉴于我们从 OpenAI 和 Sam Altman 获得的信息，以及当前趋势和语言 AI ​​的最新技术，这是我

在这篇博文中，我们展示了如何使用 Deep Java 库实现您自己的 Hugging Face 翻译器，以及如何针对更复杂的模型运行推理的示例。掌握了这些知识，您应该能够在 Java 应用程序（包括 SpringBoot 和 Apache Spark）上部署自己的基于转换器的模型。

最准确的Java和JVM自然语言检测库，适用于长文本和短文本 语言检测通常作为大型机器学习框架或自然语言处理应用程序的一部分来完成。如果您不需要这些系统的完整功能或不想了解这些系统的原理，那么一个小型灵活的库会派上用场。到目前为止，为这项任

语义搜索引擎是一种推荐系统，它依靠词语的含义来提供更好的搜索结果。它与传统的全文搜索引擎不同，后者依靠关键词匹配来提供结果。语义搜索引擎允许你搜索概念，而不仅仅是关键词。它了解意义和不同概念之间的关系，并能根据这些关系提供更相关的结果。 在

一个比GPT3（又称ChatGPT）大3倍、功能更强大的AI模型，谷歌已经在四月份在他们自己的TPU硬件上与NVIDIA竞争，名为PaLM。人们认为ChatGPT将取代Google，但他们基本上是在17年发明了transformers（GPT中的T）。

Facebook 刚刚发布了与 GPT-3 相当的语言模型 Open Pretrained Transformer (OPT-175B)。优点是：模型大小比GPT-3小，只有125M参数的模型，可供任何人使用。 Meta还提供了一个负责任的

winkNLP是一个用于自然语言处理（NLP）的JavaScript库。专为使NLP解决方案的开发更容易和更快而设计，winkNLP为性能和准确性的正确平衡进行了优化。 NLP被用于各种任务，包括文本分类、情感分析、主题建模和命名实体识别。

根据businessinsider报道：作为谷歌人工智能有知觉证据的聊天记录是经过编辑和重新排列的，从而使其能“阅读愉快” 一名谷歌工程师布莱克发布了与谷歌人工智能聊天机器人的对话，他说他确信该机器人已经有了知觉--但泄露给《华盛顿邮报》的记录指出

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由于OpenAI没有提供所有的细节，我们试图解释它是如何工作的。这个过程可以分成两部分： 1、训练：要训练ChatGPT模型，有两个阶段： - 预训练。在这个阶段