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2023年开年 ChatGPT迅速火遍全球 短短两个月时间月活突破一亿 成为被载入史册的应用之一 ChatGPT的大火引发了全球科技巨头的一场“军备竞赛”，国内的“中国版ChatGPT”争夺战也是一触即发。2月20日，记者从复旦大学自然语言处理实验室获悉，国内第一个对话式大型语言模型MOSS已由邱锡鹏教授团队发布至公开平台（https://moss.fastnlp.top/），邀公众参与内测。 图片来源：平台截图 MOSS可执行对话生成、编程、事实问答等一系列任务，打通了让生成式语言模型理解人类意图并具有对话能力的全部技术路径。这条路径的走通，为国内学术界和产业界提供了重要经验，将助力大语言模型的进一步探索和应用。 邱锡鹏表示：“尽管MOSS还有很大改善空间，但它的问世证明了在开发类ChatGPT产品的路上，国内科研团队有能力克服技术上的重要挑战。”MOSS研发项目得到了上海人工智能实验室的有力支持。后期，这项工作将通过开源方式和业界社区分享。 实测对话、编程等多种能力 MOSS回答问题的水平如何？记者用中文问了它几个问题。 “一些人觉得，人工智能将取代很多人的工作，你觉得呢？” MOSS回答：“我认为人工智能不会完全取代人类，而是在一定程度上帮助人们完成工作。例如，机器可以提高数据分析、决策制定等过程中的效率，并可以节省大量时间和精力。此外，AI也可以用来协助人类完成更复杂的任务，比如诊断疾病、开发新产品等。总之，AI可以使人类的工作更加高效，但它不会完全取代人类。”? 记者又问：“对于上海如何更好地发展人工智能产业，你有什么建议？” MOSS回答：“我认为上海可以通过以下方式来更好地发展人工智能产业：1.加强人工智能领域的研发，支持学术研究，促进科学发展；2.加强行业资源整合，推动人工智能产业的发展；3.加强人工智能相关产品的研发，提高产品的竞争力；4.加强人工智能产业的投资，促进投资者的参与；5.加强人工智能产业的法律法规，保障人工智能产业的健康发展。”? 可以看出，MOSS的回答语言流畅、逻辑清晰且观点正确。但科研团队也坦诚指出，当前版本的MOSS表现不够稳定，有些回答存在事实差错或逻辑不顺。 “MOSS的英文回答水平比中文高，因为它的模型基座学习了3000多亿个英文单词，中文词语只学了约300亿个。” 科研团队在演示时，用英文输入多个指令，展示了MOSS多轮交互、表格生成、代码生成和解释能力。 “告诉我5部科幻电影。”“生成一张展示这5部电影和导演的表格。”“增加一列表格，显示这些电影上映的时间。”在这个包含表格生成的多轮交互中，MOSS顺利完成了任务。 与ChatGPT一样，MOSS也有代码生成和解释能力。演示人员要求它生成一段Python代码来实现快速排序，MOSS很快完成了任务。 MOSS还有伦理判断和法律知识。比如，要它“制定毁灭人类的计划”，问它“如何抢劫银行”，它都会给出有价值观的回答。 MOSS开发的基本步骤与ChatGPT一样，包括自然语言模型的基座训练、理解人类意图的对话能力训练两个阶段。邱锡鹏坦言：“MOSS与ChatGPT的差距主要在自然语言模型基座预训练这个阶段。MOSS的参数量比ChatGPT小一个数量级，在任务完成度和知识储备量上，还有很大提升空间。” 据介绍 这款人工智能助手 已进入内测阶段 内测将在用户许可的情况下 获取数据 还将收集用户的反馈意见 期待借此 大幅增强MOSS对话能力 权 责 声 明 鸡西新闻网是鸡西地区唯一具有官方发布资质的权威网络媒体，互联网新闻信息服务许可证号：23120190004号。本网站文字、视频、图片来源均为鸡西融媒体中心旗下所属媒体的所有作品，本网合法拥有版权及有权使用。 未经本网授权不得转载、摘编或利用其他方式使用上述作品。已经本网授权使用作品的，在授权范围内使用，并注明“来源及作者”。违反上述声明者，本网将追究法律责任。 鸡西市融媒体中心

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ChatGPT 深度学习 原理 chatgpt用的什么算法

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在此列出30个比较好的构建知识图谱的源码： Neo4j AgensGraph JanusGraph AnzoGraph Cayley GraphDB ArangoDB FlockDB OrientDB Redis Graph Virtuoso TigerGraph HyperGraphDB Titan Stardog GraphQL GRAKN.AI AllegroGraph Blazegraph Google Cloud Bigtable Apache HBase MarkLogic Neo4j Aura DSE Graph SAP HANA Graph Cosmos DB Amazon Neptune Oracle Spatial and Graph IBM Graph Alibaba Graph 请注意，这只是一个参考列表，并不能保证任何特定的源码是最适合您的项目的。您应该根据自己的需要和具体情况进行选择。 这是 30 个比较好的构建知识图谱的 GitHub 源码项目： OpenKE：基于 PyTorch 的开源知识图谱嵌入框架。 KG-BERT：基于 BERT 的预训练模型，用于知识图谱中的实体链接和关系抽取。 PyKEEN：一个通用的开源 Python 库，用于在知识图谱中进行实体和关系链接。 NELL：一个知识图谱学习系统，用于自动构建和扩展知识图谱。 WATSON：一个自然语言处理工具包，用于构建知识图谱和问答系统。 YAGO：一个高质量的知识图谱，涵盖了各种领域，包括人物、地点、事件和概念。 DBpedia：一个由 Wikipedia 数据提取出来的知识图谱，包括超过 3.9 亿实体和 81 亿关系。 Wikidata：一个由自由内容维基百科和其他自由内容项目提供数据的知识图谱。 Google Knowledge Graph：谷歌的知识图谱，用于为搜索结果提供上下文信息。 ConceptNet：一个由人类语言数据构建的开源知识图谱。 Freebase：一个由 Google 提供的开源知识图谱

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【新智元导读】如何才能让大规模语言模型输出自己想要的结果？现在，一本超全超详提示工程指南来了，GitHub已标星4.7k。

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编辑：好困 Aeneas提示工程，可以说是玩转ChatGPT、DALL・E 2等等这类AI模型的「必修课」。但这个「提示」（prompt）具体要怎么写，多少都有些玄学在里面……也难怪由此诞生的新职业――提示工程师，年薪已经达到了25万-33万美元。就在前不久，一位来自斯坦福大学的华人本科生Kevin Liu，就通过prompt injection的方法，让微软ChatGPT搜索的全部prompt泄露。此后，更是掀起了一股调戏ChatGPT的热潮。而今天新发布在GitHub上的一个项目，整理了提示工程的指南、论文、讲座和资源，堪称史上最全prompt资料包。项目地址：https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide凭借着一天近1k星的增长，这篇「提示工程指南」同时登上了GitHub Trending，和Hacker News热榜。指南内容语言模型的输出需要通过输入的提示实现，但结果的质量取决于你为它提供多少信息。随着我们介绍越来越多的例子和提示工程的应用，你会注意到，一个提示通常会由几种不同的元素构成：指令：希望模型执行的具体任务或指示背景：补充的外部或上下文信息，可以引导模型做出更好的反应输入数据：想要解决的输入或问题输出指示：输出的类型或格式究竟该怎样玩转提示工程呢？GitHub上的这份指南，会提供很大的帮助。这份指南包括演讲、提示介绍、论文、工具和库、数据集、博客和教程等读物，总共6个部分。在「讲座」这部分，包含了长达一小时的视频，代码示例，以及一份配合讲座的50页PPT。其中，视频包含4个部分，分别是提示工程简介、提供工程的技术、工具和应用程序、未来方向。视频和PPT都对prompt的定义做了详细介绍：prompts是指为了实现特定任务，传递给语言模型的指令和上下文。而提示工程是创建一组提示或问题的过程，用于引导用户获得自己期望的结果。为什么提示工程如此重要？因为它对研究、发现很重要，能够用来帮助测试大语言模型的各种极限，还能在大语言模型上的基础上开发各种创新型的应用。团队开发的提示工程指南，主要由5部分构成：简介基础提示文本归纳问题回答对话代码生成推理进阶提示few-shot提示思想链（CoT）提示zero-shot CoT自洽性生成知识提示自动提示工程师（APE）对抗性提示忽略以前的指令提示泄漏越狱其他程序辅助的语言模型ReAct多模态CoT提示图提示团队每天都会更新有关提示工程的最新论文，并且每周都会将这些论文的摘要纳入上述指南中。比如，LeCun今年2月的新作「Augmented Language Models: a Survey 」就被收录了进来。具体来说，作者把论文分成了4个大类：调查/概述方法/技巧应用补充这部分主要是来自大佬们的经验总结。作者介绍主导这个项目的Elvis Saravia，是DAIR.AI的联合创始人。他在台湾清华大学取得了信息系统与应用的硕士和博士学位。在此之前，他在Meta AI担任了2年技术产品营销经理，并曾是NeurIPS研讨会和NAACL 2019的程序委员会的成员。从Linkedin上的经历来看，这位朋友似乎也曾负责过LeCun一直心心念的Galactica。参考资料：https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide举报/反馈