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OpenAI的GPTs是如何被创建的?OpenAI的GPT Builder的工作原理和核心Prompt介绍

OpenAI的GPTs是如何被创建的?OpenAI的GPT Builder的工作原理和核心Prompt介绍

GPTs是OpenAI推出的用户自定义的GPT功能,这里的GPTs可以认为是specific GPT。用户创建GPTs主要是通过OpenAI提供的GPT Builder完成。GPT Builder提供的最基本的能力就是基于对话的方式来帮助用户创建GPTs。那么,这个对话式的GPT背后的指令是什么?官方设置了什么样的Prompt来让GPT帮助普通用户建立GPTs呢?本文基于官方最新的博客介绍一下。

2024/01/05 22:53:041,312
Google前AI研究人员认为2024年可能不会出现能与GPT-4竞争的开源模型/产品

Google前AI研究人员认为2024年可能不会出现能与GPT-4竞争的开源模型/产品

OpenAI在2023年3月份发布了GPT-4,10个月过去了,目前也没有任何一家产品或者模型可以打败GPT-4。但是,很多人都对2024年抱有非常好的期待,认为2024年会出现能与GPT-4竞争的大模型。包括MistralAI的CEO也说他们会在2024年发布性能媲美GPT-4的大模型。但是,Google前AI研究人员,GalileoAI的联合创始人认为2024年也不会出现这种情况。

2024/01/02 10:54:48743
Google Gemini Pro多模态接口开放!DataLearnerAI第一时间测试Gemini Pro多模态能力,比想象惊喜!

Google Gemini Pro多模态接口开放!DataLearnerAI第一时间测试Gemini Pro多模态能力,比想象惊喜!

Google Gemini是Google最新发布的大模型系列。这是一系列的多模态的大模型,谷歌官方宣布在各项评分中Gemini超过了GPT-4V。但是,谷歌的宣传视频过于夸张被很多人质疑造假嫌疑,导致被全网嘲讽。而今天,Google官方的Gemini多模态接口开放,DataLearnerAI第一时间申请测试,结果让人惊喜。

2023/12/14 01:07:541,117
GPT-4在11月份以来变懒的原因可能已经找到:大模型可能会在节假日期间变得不愿意干活,工作日期间却更加高效

GPT-4在11月份以来变懒的原因可能已经找到:大模型可能会在节假日期间变得不愿意干活,工作日期间却更加高效

最近一段时间,很多人普遍反映GPT-4变得懒散和愚笨,很多此前可以回答的问题在最近一段时间都无法回答,或者回答比较简单。为此,OpenAI官方也在前几天发布信息说的确收到了这样的信息,但是模型并没有在最近一个多月更新过,所以他们也在好奇是什么原因。而今天的一些测试表明,GPT-4模型会像人一样在不同的时间段有不同的效率。

2023/12/12 13:38:462,774
Meta上线了一个基于Emu文本生成图像大模型的图像生成系统Imagine:图像细节丰富、色彩鲜明、想象力很棒,而且免费使用!

Meta上线了一个基于Emu文本生成图像大模型的图像生成系统Imagine:图像细节丰富、色彩鲜明、想象力很棒,而且免费使用!

在2023年的9月26日,MetaAI发布了一个Emu大模型,这是一个文本生成图像大模型,基于28亿参数的U-Net进行预训练得到,然后使用几千张高质量图像进行质量微调(Quality-Tuning)来提高模型的效果。不过,Emu模型并没有开源。但是,上周,Meta官方发布了一个全新的独立的文本生成图像系统Imagine,可以免费创作图像,质量很高。

2023/12/10 22:37:24964
来自OpenAI的官方解释:ChatGPT中的GPTs与Assistants API的区别是什么?有什么差异?

来自OpenAI的官方解释:ChatGPT中的GPTs与Assistants API的区别是什么?有什么差异?

OpenAI发布的产品中,有2个产品可以用来将GPT当作一个类似AI Agent工具使用,同时支持接入自定义的接口和数据。那就是GPTs和Assistant API,前者可以在界面直接操作,后者则是一个API,两者功能接近,为了让大家更加清晰理解二者区别,OpenAI官方最近发布了二者的解释。

2023/12/08 08:51:112,178
如何提高大模型在超长上下文的表现?Claude实验表明加一句prompt立即提升效果~

如何提高大模型在超长上下文的表现?Claude实验表明加一句prompt立即提升效果~

Claude 2.1版本的模型上下文长度最高拓展到200K,也是目前商用领域上下文长度支持最长的模型之一。但是,在模型发布不久之后,有人测试发现模型在超过20K之后效果下降明显。但是Anthropic官方发布了一个说明解释这不是Claude模型本身在超长上下文的真实原因,主要是模型拒绝回答一些与文章主体不符的内容,实际中只需要一句prompt即可提高性能,将模型在超长上下文的水平准确率从27%提高到98%。

2023/12/07 19:14:471,960
2023年11月第四周的HuggingFace流行的十大开源大模型分析——多模态大模型和小规模模型爆发

2023年11月第四周的HuggingFace流行的十大开源大模型分析——多模态大模型和小规模模型爆发

在本周,HuggingFace最流行的十个大模型多模态模型占了4个,包括StabilityAI最新开源的文本生成视频大模型Stable Video Diffusion、Coqui最新的语音合成大模型XTTS第二代等都吸引了大量的关注多。而大语言模型中,谷歌开源了2022年就已经发布的Switch大模型,该模型号称参数可以达到上万亿,也是十分有意思。

2023/11/26 23:53:444,686
OpenAI发布2周后有哪些GPTs受欢迎?访问量如何?GPTs两周数据分析

OpenAI发布2周后有哪些GPTs受欢迎?访问量如何?GPTs两周数据分析

GPTs是OpenAI在其开发者日发布的一项最新的个性化GPT功能。所有人可以基于现有的GPT-4,配合网络流量、文件访问等功能,上传自己的数据,对接自己的接口来构建个性化的GPT,并对外提供服务。那么,2周后的今天GPTs的发展怎么样?有哪些受欢迎的GPTs被大量使用?本文结合各方数据介绍一下当前GPTs的情况。

2023/11/20 00:18:181,405
DataLearnerAI-GPT:可以回答关于大模型评测结果的GPT

DataLearnerAI-GPT:可以回答关于大模型评测结果的GPT

最近自定义GPTs非常火热,出现了大量的自定义GPT,可以完成各种各样的有趣的任务。DataLearnerAI目前也创建了一个DataLearnerAI-GPT,目前可以回答大模型在不同评测任务上的得分结果。这些回答是基于OpenLLMLeaderboard数据回答的。未来会考虑增加更多信息,包括DataLearner网站上所有的大模型博客和技术介绍。

李开复创业公司零一万物开源迄今为止最长上下文大模型:Yi-6B和Yi-34B,支持200K超长上下文

李开复创业公司零一万物开源迄今为止最长上下文大模型:Yi-6B和Yi-34B,支持200K超长上下文

零一万物(01.AI)是由李开复在2023年3月份创办的一家大模型创业企业,并在2023年6月份正式开始运营。在2023年11月6日,零一万物开源了4个大语言模型,包括Yi-6B、Yi-6B-200K、Yi-34B、Yi-34B-200k。模型在MMLU的评分上登顶,最高支持200K超长上下文输入,获得了社区的广泛关注。

2023/11/09 18:40:551,739
基于Emebdding的检索增强生成效果不同模型对比:重排序十分有利于检索增强生成的效果

基于Emebdding的检索增强生成效果不同模型对比:重排序十分有利于检索增强生成的效果

基于Embedding模型的大语言模型检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)可以让大语言模型获取最新的或者私有的数据来回答用户的问题,具有很好的前景。但是,检索的覆盖范围、准确性和排序结果对大模型的生成结果有很大的影响。Llamaindex最近对比了主流的`embedding`模型和`reranker`在检索增强生成领域的效果,十分值得关注参考。

2023/11/08 20:10:293,956
为企业单独定制训练一个GPT-4要多少钱?OpenAI说几个月,200-300万美元起步!

为企业单独定制训练一个GPT-4要多少钱?OpenAI说几个月,200-300万美元起步!

OpenAI的开发者日发布了许多更新。其中,普通用户可以微调GPT-4是非常值得期待的功能之一。但是,OpenAI还有一个针对企业的定制化GPT-4的训练服务,称为Custom Models。而这项为企业单独定制的GPT-4训练服务最新截图显示,需要几个月来训练模型,而且费用是200-300万美元起步!

2023/11/07 19:51:131,661
OpenAI最新的GPT-4V的多模态API接口是如何计算tokens的?这些计算逻辑背后透露了GPT-4V什么样的模型架构信息?

OpenAI最新的GPT-4V的多模态API接口是如何计算tokens的?这些计算逻辑背后透露了GPT-4V什么样的模型架构信息?

OpenAI在发布了多模态的GPT-4V(GPT-4 with Vision)的接口,可以实现图像理解的功能(`Image-to-Text`)。这是OpenAI的第一个多模态接口,在以前的接口中,OpenAI都是文本大模型,相关的费用计算都是按照输入输出的tokens计算,虽然与一个单词多少钱有一点差异,但是也算直观。而GPT-4V是一个图像理解的接口,这里的费用计算不像文本的tokens那么直观,那么这个接口的费用计算逻辑是什么?这个计算逻辑透露了什么样的模型架构信息?本文将介绍这个问题。