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· 约20分钟
Josie Chow

文章翻译自《Aligning Language Models to Follow Instructions》

引言

我们训练的语言模型比 GPT-3 更善于遵循用户意图,同时,通过使用我们的一致研究(alignment research)开发的技术,使回答更真实、毒性更小(less toxic)。这些与人类一起训练的 InstructGPT 模型,现在作为默认语言模型部署在我们的API上。

InstructGPT 与 GPT-3

在遵循英文指令上,InstructGPT 优于 GPT-3。

GPT-3 模型没有被训练去遵循用户指令。我们的 InstructGPT 模型明显能生成更有用的输出,来响应用户的指令。

· 约20分钟
Josie Chow

本文翻译自:《ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue》

引言

我们已经训练了一个名叫 ChatGPT 的模型,它以对话的方式与人交互。对话形式让它可以进行连续的对话、承认错误、质疑不正确的前提、拒绝不合适的请求。ChatGPT 是 InstructGPT 的姐妹模型,而 InstructGPT 在遵循提示中的指示、提供详细的响应两方面表现突出。

我们很高兴推出 ChatGPT,希望能获取用户们的反馈并且了解它的优点、缺点。在研究预览期间,ChatGPT 的使用是免费的。

· 约12分钟
Josie Chow

简介

ChatGPT 全称 Chat Generative Pre-trained Transformer,是 OpenAI 最近新发布的聊天机器人,其智能程度和多元全面的能力,引发热议。其在辅助编程领域表现卓越,更是让不少人惊叹。

ChatGPT 是基于 GPT-3.5系列进行微调训练得到的模型,采用了RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback 人类反馈强化学习),是 InstructGPT 的姐妹模型。目前处于测试阶段,拥有 OpenAI 账户的用户可以免费使用。

ChatGPT 以对话形式进行交互。它可以实现连续对话、承认错误、质疑不正确的前提、拒绝不适当的要求,并且支持中文。

· 约7分钟
Josie Chow

甘特图是什么

简单来说,甘特图(Gantt chart)是一个用条状图来展示任务进度的图表(如下图所示)。其本质是一个可视化的项目计划,是一种管理工具。

一个开发项目,通常会有几个不同层次的项目计划,比如里程碑计划、概要计划、详细计划。三者从略到详,对项目进行了规划说明。其中,甘特图用于详细计划。

gantt-chart-01

· 约21分钟
Proca

引言

无论是从搜索引擎的搜索指数,还是社交媒体的日常推送,我们都可以发现:2022年后半年,“AI绘画” 在互联网中的讨论度大幅升高。

google

AI绘画是如何一步步发展到今天的?发展过程中涉及到哪些关键技术?这些关键技术的基本原理又是怎样的?

· 约16分钟
Proca

导语

深入理解:ECMAScript 3中的执行上下文 中,我们曾对 this 的指向进行了简单的介绍:

如果当前函数作为对象方法调用,或使用 bind call apply 等方法调用,则引擎会将对应的调用者信息( this )存入当前执行上下文中。否则,调用者信息将默认地被设置为全局对象( globalThis )。

因此,实践的大多数情况下,我们可以将 this 简单地理解为调用者。然而,观察以下示例:

· 约7分钟
Proca

导语

多数情况下,在开发、运行Python项目时,我们需要使用诸如 pip 的包管理工具,在Python环境中查找、下载、安装、卸载各种Python包。通常,包都会被安装到Python安装目录的 site-packages 文件夹下。这样,在同一Python环境中的不同项目,都会使用 site-packages 下所安装的包。

但不同项目对于同一种包的版本需求可能不同,并且当我们使用 pip install <pkgname> 时,通常不会仅仅安装一种包:

pip install Scrapy
...
Installing collected packages: PyDispatcher, pyasn1, incremental, constantly, zope.interface, w3lib, typing-extensions, six, queuelib, pycparser, pyasn1-modules, lxml, jmespath, itemadapter, hyperlink, filelock, cssselect, attrs, requests-file, protego, parsel, cffi, Automat, Twisted, tldextract, itemloaders, cryptography, service-identity, pyOpenSSL, Scrapy
...

可见,如果我们都只在单一Python环境中运行我们所有的项目,必定会带来包的版本混乱。最简单的方法是把不同的项目放在不同的Python环境中运行。

而命令 python -m venv 正是实现这一步的不二法宝。

· 约19分钟
Proca

导语

执行上下文(Execution Context)是JavaScript引擎解析可执行代码片段时创造的一种环境。在 深入理解:ECMAScript 3中的执行上下文 中,我们介绍到 ECMAScript 3 规范(下文简称 ES3 规范) 下的执行上下文由变量对象或活动对象、作用域链、调用者信息三部分内容组成,但同时我们也提到 ES3 规范 是古老的。在相较更新的 ECMAScript 6 规范 (下文简称 ES6 规范) 中, letconst 关键字的引入、类( class )在语言层面上的被支持,以及其他种种新特性,都让 ES3 规范 下的执行上下文显得无能为力。因此, ES6 规范 在引入新特性的同时,也要对执行上下文的相关机制做出调整。

本文将立足于 ES6 规范,介绍其执行上下文的组成以及其在实践中的运用。