chatgpt如何设置中文翻译

GPT模型是什么?它们真的会走进千家万户吗?1、GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种预训练的语言模型，使用Transformer架构来处理自然语言处理（NLP）任务。GPT能够生成人类可读的自然语言文本，例如对话、文章或新闻报道。2、GPT（Generative Pre-trained Transformer），是由OpenAI研发的一种大型预训练语言模型，是自然语言处理的强大基础。3、AI是人工智能的总称，而GPT是自然语言处理的一种特定的应用模型，它们之间的联系是GPT是AI在自然语言处理领域的一种具体应用。当GPT遇到自动驾驶,毫末首发DriveGPT月11日，在第八届毫末AIDAY上，毫末CEO顾维灏正式发布了基于GPT技术的DriveGPT，中文名雪湖·海若。 DriveGPT能做到什么？又是如何构建的？顾维灏在AIDAY上都做了详细解读。毫末判断，DriveGPT雪湖·海若还将在城市 NOH、智能陪练、驾驶捷径推荐、脱困场景中得到应用，最终目标是要实现端到端自动驾驶 毫末在 AI DAY 上宣布，DriveGPT雪湖·海若将在即将量产上市的新摩卡DHT-PHEV首发。超级充电站刚讨论过 GPT 上车没几天，就有厂商带来新进展。4 月 11 日的第八届 HAOMO AI DAY 上，毫末智行发布 DriveGPT 雪湖·海若，这是用于自动驾驶的生成式大模型，其参数规模已经达到 1200 亿。和ChatGPT 在 AIGC(AI- Generated Content，人工智能生成内容)领域一样具备颠覆性的事情正在发生。在本周的在第八届毫末AI DAY上，毫末智行发布了首个应用GPT模型和技术逻辑的自动驾驶算法模型DriveGPT，并正式官宣中文名为“雪湖·海若”。pandagpt原理GPT4的核心原理是：深度学习。GPT4是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它是GPT列的最新版本。GPT-4 的原理是通过大规模的语料库训练神经网络模型，从而实现自然语言生成、文本分类、机器翻译等多种自然语言处理任务。语音识别：GPT也可以用于语音识别，其原理与文本生成类似。使用GPT进行语音识别的一个好处是可以进行语音到文本的转化，从而将语音转化为可观看的文本内容。以ChatGPT为代表的至简人工智能AI聊天机器人是一种由OpenAI训练的大型语言模型。它的原理是基于Transformer架构，通过预训练大量文本数据来学习如何生成人类可读的文本，然后通过接受输入并生成输出来实现对话。苹果GPT指的是苹果公司最新研发的一款人工智能技术，全称为Generative Pre-trained Transformer。它是一种基于深度学习的自然语言处理技术，可以生成人类类似的语言输出。顾维灏首先讲解了GPT的原理，生成式预训练Transformer模型本质上是在求解下一个词出现的概率，每一次调用都是从概率分布中抽样并生成一个词，这样不断地循环，就能生成一连串的字符，用于各种下游任务。“phtony gpt”指的是Python中的GPT模型，是自然语言处理关键技术领域之一，该模型能够帮助机器对自然语言进行理解和生成。autogpt如何安装1、Step 1： 在BIOS中开启UEFI模式，并关闭Legacy模式。 如果您的计算机处于Legacy模式下，则必须切换到UEFI模式。您可以在BIOS设置中找到此设置。Step 2： 在Windows安装过程中启动UEFI模式。2、在手机上下载安装一个拇指玩手机客户端，然后打开拇指玩客户端即可安装GPK文件。在电脑上下载安装一个电脑版的拇指玩PC客户端，然后把手机用数据线连接到电脑。3、开机按快捷键DEL或者F12进入bios界面，选择boot选项卡，第一行更改为UEFI启动回车。键盘快捷键F10保存推出了，系统会进入windows安装界面如下图所示。再次同时按住键盘shift键加F10键，进入cmd命令行程序。4、使用一台可用的电脑，在电脑上打开工，插入一个8g以上的空白u盘，选择u盘重装系统模式点击开始制作。（注意u盘里面的重要资料先备份）选择需要安装的win7系统，点击开始制作。5、您需要提供足够的上下文，以便模型了解文本的背景和语境。您可以通过添加一些关键词或短语来指导模型，在生成文本时更加准确和有针对性。虽然Autogpt可以帮助您快速生成大量的文本，但是请注意，它并不是万能的。

要设置ChatGPT进行中文翻译，你可以按照以下步骤进行操作：1. 安装所需软件包：你需要安装OpenAI的Python库，即openai和tensorflow。可以通过命令`pip install openai tensorflow`来安装。2. 获取OpenAI API密钥：你需要在OpenAI官方网站上创建一个账户，并获取到API密钥。这个密钥将用于向OpenAI服务器发送API请求。3. 导入所需的库和模块：在Python脚本的开头，导入`openai`和`tensorflow`库：```pythonimport openaiimport tensorflow```4. 设置OpenAI API密钥：使用你在第2步中获得的API密钥，调用openai库的`openai.api_key`方法进行设置：```pythonopenai.api_key = \"YOUR_API_KEY\"```5. 编写中文翻译代码：使用ChatGPT进行中文翻译的示例代码如下所示：```pythondef translate(text): response = openai.Completion.create( engine=\"text-davinci-003\", prompt=text, max_tokens=100, temperature=0.7 ) translation = response.choices[0].text.strip() return translationinput_text = \"这是需要翻译的中文文本\"translated_text = translate(input_text)print(\"翻译结果：\", translated_text)```在上述代码中，我们定义了一个`translate`函数，它接受中文文本作为输入，并使用ChatGPT进行翻译。我们调用`openai.Completion.create`方法来发送API请求并获取翻译结果。6. 运行代码并查看翻译结果：运行脚本，你将在控制台上看到翻译结果的输出。ChatGPT并非专门设计用于翻译任务，因此其翻译能力可能不如专门的翻译模型。针对中文文本的ChatGPT模型训练的并不充足，因此可能存在一些限制和不准确的情况。为了获得更好的翻译质量，建议使用专门的机器翻译模型或翻译服务。

若要在ChatGPT中设置中文翻译，您可以按照以下步骤进行操作：1. 数据准备：您需要一些对应的中-英语句对数据集。这些句对应该包含正确的中文句子和对应的英文翻译。您可以从现有的平行语料库中获取或者自己构建一个。2. 数据预处理：使用一个机器翻译(MT)模型来训练一个中文翻译模型。您可以使用开源的机器翻译库（如OpenNMT、MarianNMT等）来预处理数据。3. Fine-tuning：在ChatGPT上进行微调以加入翻译任务。将预处理后的中文翻译数据与英文输入进行配对，然后将整个数据集与ChatGPT的英文对话数据一起用于微调。4. 转换输入输出：在对话生成时，首先将用户输入进行中文翻译，然后将翻译后的英文作为ChatGPT的输入。将ChatGPT生成的英文回答进行中文翻译，并将翻译结果返回给用户。这种设置中文翻译的方法需要额外的数据预处理和Fine-tuning步骤。该方法仅适用于提前定义好的句子翻译任务，不能实时进行实时的动态翻译。以上是设置中文翻译的一般步骤，但具体实施时会涉及到细节和调整，因此一些技术实施细节可能需要根据实际需求进行调整和改进。

你做过哪些事做过的划掉图片？搬运正文前简单说两句:AI绘图22年刚出的时候就关注并且试玩了一下,很快就弃掉了,无他,卖家秀与买家秀差别太大了,看着自己生成的一张张垃圾图去比对其他人生成的精美作画实在是劝退。直到最近出来ControlNet刷了一波屏,感觉离可用的生产工具又进了一步,这才又重新研究了起来。结果发现仅仅几个月,整个AI绘画的进步速度让我着实感觉到了后脊发凉。大家现在发了疯的用AI搞图,玩儿新的工具(Controlnet)、插件(LORA,Dreambooth,Hypernetwork)和模型(ChilloutMixdddd),但是在B站和知乎上却都没有看到比较系统的关于StableDiffusion的使用介绍,让我一时有些不知道从何入手。这篇新手教学文章援引自这个网站,强烈建议刚入门的新手把这个网站下的每篇文章都读一遍,可以说涵盖了StableDiffusion最前沿使用的方方面面,能让你以最快的速度,来对最新的各个模型、插件的原理、技术及使用方式都有所了解。Prompt是AI绘图中最重要的输入控制项,即是现在已经有了非常多的定制化模型能够让你更直接简单的生成某一特定风格的图像,你仍然需要会写一个好的Prompt才能够得到一张值得展示的图像。相信大部分中文用户和我一样大概都是英文阅读3星+,写作0星的选手,看别人改别人的Prompt还行,纯自己写的话脑中除了veryverybeautiful__以外就蹦不出别的啥词儿来了。而这篇基础教学文章通过对关键词分类的方式,让你可以更加明确的知道应该使用或查询哪些词汇来构建你所需要的图像,另外文章还介绍了关键词权重及混合等非常实用的技巧,以及SD是如何理解你的输入词汇等基础知识,相信无论你是想要修改Prompt还是从零自己写Prompt,无论是新手还是老手,即使已经开始使用chatGPT来辅助生成prompt了,这篇文章都仍然非常值得一看。本文原文链接为以下是正文翻译,请勿转载:StableDiffusionprompt:adefinitiveguide了解如何构建出优秀的提示指令(prompt)的方法,是每个SD用户首先要学习的事情。本文通过总结实验与前人的经验,给出构建指令的方法与相关技巧。总之,在这篇文章里,你将了解到有关prompt的所有信息。何为优秀的提示指令一个优秀的提示指令应该是详尽而具体的。一个好的方法是在关键词(keywords)分组列表中找到一个与你的需求所匹配的词汇。关键词的分组如下:1.主体(Subject)2.绘画介质(Medium)3.绘画风格(Style)4.艺术家名(Artist)5.网站(Website)6.清晰度(Resolution)7.细节描述(Additionaldetails)8.颜色(Color)9.光线(Lighting)在实际编写的一组提示指令中,并不需要包含以上所有的分组里的关键词。你只需要把这个分组列表当作一个提示清单,在添加新的提示词时知道要如何选用即可。接下来我们将逐一来测试这些分组中的关键词,下面的测试中将使用的是默认模型sdv1.5basemodel。为了能够明确各个关键词的作用,测试中将不使用否定提示指令(negativeprompts)。不过别着急,在文章的后面我们还是会学习如何使用否定提示指令的。以下所有的图片都以30steps,DPM++2MKarassampler以及512x704分辨率参数进行生成。【翻译注:后续翻译文章中所使用的图片都不是原文中的图片,而是译者本人在Colab上使用基础模型复刻的,以防作者胡说八道。其中CFG为7,BatchCount=8,Seed使用-1的随机设置,勾选了Restoreface,一般生成3次乃至更多次来选出可用的示例图。另外不同于作者,我添加了"cutoff,nude"的否定指令用以提升出图率以及规避审核风险】主体(Subject)主体表示的是你在图片中所看到的实体。在书写指令时,最通常的错误就是缺少足够的实体关键词。比如我现在想要生成一张魔女释放法术(asorceresscastingmagic)的图片。一个SD的新玩家可能会这么写Asorceress这么写也是OK的,但是留下了太多的想象空间。这个魔女长什么样子?是否能有任何描述她的词汇可以更明确她的样子?她穿的是什么?她释放的是什么魔法?她是站着,跑着还是漂浮在空中?图像的背景是什么?StableDiffusion不能读取我们的想法,我们必须切实的告诉全部我们所需要的细节内容。对于人物主体来说,一个常用的技巧是使用明星的名字,因为这些词对输出结果会有很强的效果,也是一个非常好的用来控制输出主体样貌的方法。不过需要注意的是,使用这些人名除了会导致输出结果的面部不易产生变化外,也会导致输出同质化的姿势、风格以及其他物件。关于这一点,在文章的后面的“关联效果”章节会有详细介绍。作为示例,我们首先让这个魔女看起来像艾玛沃森,EmmaWatson也是在SD中使用最广泛的关键词。我们希望这个魔女充满力量而又神秘,并且使用闪电魔法,她的造型是充满细节点缀的。这样看看能否生成一些有意思的图片。EmmaWatsonasapowerfulmysterioussorceress,castinglightningmagic,detailedclothingEmmaWatson在模型中实在是太常见又太出效果了。我认为SD用户这么喜欢使用她的名字,是因为她看起来十分的优雅、年轻,同时在目前网络中的大部分图片中形象是一致的。相信我,不是所有女演员都是这样的,尤其是那些活跃在90年代甚至更早期的女演员们。绘画介质(Medium)介质表示的是制作绘画所用到的材质。举一些例子如:插画(illustration),油画(oilpainting),3D渲染(3Drendering)和摄影(photography)等。介质关键词对输出结果也有较强的作用,一个相关词汇的修改会改变整个输出结果的风格。我们来添加一个相关的关键词digitalpaintingEmmaWatsonasapowerfulmysterioussorceress,castinglightningmagic,detailedclothing,digitalpainting输出结果变成了我们想要的风格!图片从照片变成了数字绘画。绘画风格(Style)风格代表了一种绘画的艺术风格,举例如:印象派(impressionist),超现实主义(surrealist),流行艺术(popart)等。我们向指令中添加一些风格类的关键字试试:hyperrealistic(超写实),fantasy(幻想风),surrealist,fullbodyEmmaWatsonasapowerfulmysterioussorceress,castinglightningmagic,detailedclothing,digitalpainting,hyperrealistic,fantasy,surrealist,fullbody嗯....不太好说这些词对结果产生了多大影响,可能是因为这些风格类的关键词已经被前面的关键词所隐含。不过看上去保留他们也没有什么问题。艺术家(Artist)艺术家的名字也是有高影响权重的关键词。通过指定一个艺术家的名字可以让你输出的内容与其具体的艺术风格所匹配。另外通常也会使用多个艺术家的名字,以得到一种混合的艺术风格。下面我们将添加两个艺术家关键词:StanleyArtgermLau,一个超级英雄漫画家,以及AlphonseMucha,一个19世纪的肖像画家。EmmaWatsonasapowerfulmysterioussorceress,castinglightningmagic,detailedclothing,digitalpainting,hyperrealistic,fantasy,surrealist,fullbody,byStanleyArtgermLauandAlphonseMucha我们可以看到这两种艺术家的绘画风格融合出来的效果非常好。【翻译注:慕夏是非常有名的画家,在我这个非专业人士的认知中他可以算是塔罗牌画风的创始人了,其绘画有很突出的古典、巴洛克、平面风格,另外一位画家不熟。在生成的示例图中可以看到慕夏风格表现的十分显著,这里我在制作示例图的时候把闪电的英文拼错了,所以你可以看到生成图中基本没有闪电了,不过因为慕夏+艾玛实在有点好看,我也就不修改了】网站名(Website)图片收集网站像Artstation和DeviantArt里聚集了大量的有明确流派的图片。添加这类关键词可以使我们的输出结果趋同于网站上的图像艺术风格。EmmaWatsonasapowerfulmysterioussorceress,castinglightningmagic,detailedclothing,digitalpainting,hyperrealistic,fantasy,surrealist,fullbody,byStanleyArtgermLauandAlphonseMucha,artstation看起来变化不大,但是生成的图片确实看起来像你能从Artstation上找到的图。【翻译注:在复刻的过程中我并不确定作者所说的Website是个有效的关键词类别,当我在webui中输入artstation时,token数量从43变成了45,非常怀疑模型把它拆分为art和station两个单词作为输入处理了(原因见文章后面的“指令可以有多长”章节)。另外网站的画风本身就是多元的,我也不太能理解他会对输出结果产生怎样的影响,在后续的示例中我会删除该关键词,以防止其造成不好的影响。至于与上一节相比,闪电又有了,那只是因为我把lightning拼写修改正确了】清晰度(Resolution)清晰度代表了输出的图像的锐度与细节度。我们尝试添加这两个关键词:highlydetailed,sharpfocus。EmmaWatsonasapowerfulmysterioussorceress,castinglightningmagic,detailedclothing,digitalpainting,hyperrealistic,fantasy,Surrealist,fullbody,byStanleyArtgermLauandAlphonseMucha,artstation,highlydetailed,sharpfocus好吧,看上去没有太大的效果,应该是之前的图片已经很锐化且细节化了,但是添加上也并无坏处。细节描述(Additionaldetails)细节描述是调整图片的调味剂。我们尝试添加sci-fi(科幻),stunninglybeautiful(绝美)与dystopian(反乌托邦)来对图像进行一些调整。EmmaWatsonasapowerfulmysterioussorceress,castinglightningmagic,detailedclothing,digitalpainting,hyperrealistic,fantasy,Surrealist,fullbody,byStanleyArtgermLauandAlphonseMucha,artstation,highlydetailed,sharpfocus,sci-fi,stunninglybeautiful,dystopian颜色(Color)通过添加颜色关键字,你可以控制图像整体的色彩。你所添加的颜色有可能作为图像整体的色调,或某个物体的颜色。我们尝试使用关键词iridescentgold来为图像添加一点金色。EmmaWatsonasapowerfulmysterioussorceress,castinglightningmagic,detailedclothing,digitalpainting,hyperrealistic,fantasy,Surrealist,fullbody,byStanleyArtgermLauandAlphonseMucha,artstation,highlydetailed,sharpfocus,sci-fi,stunninglybeautiful,dystopian,iridescentgold金色的效果很不错!光照(Lighting)所有摄影师都会告诉你,出片的要素之一就是光照。光照关键字对于生成的图片也有着巨大的影响。我们尝试一下在指令中添加cinematiclighting与darkEmmaWatsonasapowerfulmysterioussorceress,castinglightningmagic,detailedclothing,digitalpainting,hyperrealistic,fantasy,Surrealist,fullbody,byStanleyArtgermLauandAlphonseMucha,artstation,highlydetailed,sharpfocus,sci-fi,stunninglybeautiful,dystopian,iridescentgold,cinematiclighting,dark以上我们完成了整个演示demo的提示指令的构建总结可能你注意到了,仅仅向基础的目标对象再添加几个关键关键词(keywords)就已经可以生成出不错的图像出来了。对于构建StableDiffusion的输入指令来说,通常你并不需要添加太多的关键词否定提示指令(Negativeprompt)否定提示指令是另一个非常有效的调整图像的输入,通过输入你不想要的内容,而不是想要的,来实现对图像的调整。否定提示指令并非只能排除实体对象,也可以是风格或者其他一些不想要的图像特征(比如:难看(ugly),异型(deformed))如果你使用的是SD的二代模型版本的话(注:目前大部分人使用的是1.4/1.5的一代模型版本),否定提示指令是一个必填项,否则你会得到与一代版本相比差的多的图像。对于一代版本来说,否定指令是可选的,不过在实际使用时都会对其进行设置,毕竟否定指令即使没有提升图像的效果,也不会对其造成什么损害。我将使用一个通用的否定提示指令。有关其原理与更详细的使用方式,你可以在这篇文章中进行深入了解。ugly,tiling,poorlydrawnhands,poorlydrawnfeet,poorlydrawnface,outofframe,extralimbs,disfigured,deformed,bodyoutofframe,badanatomy,watermark,signature,cutoff,lowcontrast,underexposed,overexposed,badart,beginner,amateur,distortedface,blurry,draft,grainy可以看出否定提示指令使得图像中的主体更加凸显,不会显得过于平面化。构建良好指令的流程迭代构建你应该使用迭代的过程来构建提示指令,就像前面的示例所演示的,随着关键字逐一添加到主体中,我们最终可以生成非常棒的图片。我总是从只包含主体(Subject)、介质(Medium)、与风格(Style)关键词的简单指令开始进行构建。生成至少4张图片来观察结果。大部分这样的基础指令并不是能100%起效的。你需要对你所使用的基础关键词能获得什么有一些统计学上的感知。迭代过程中一次最多添加2个关键词,同样生成至少4张图片来观察其效果使用否定提示指令使用通用否定提示指令永远是个不会出错的开始。添加关键词到否定提示指令中也是迭代话构建的一部分。这些否定关键词可以是你希望避免在图像中生成的物体、或者身体部位。(由于一代模型并不太善于渲染手部,通过在否定指令中添加“hand”关键词以在图像中将其直接隐藏也是个不错的选择)提示指令书写技巧你可以调整一个关键词的影响因子,也可以控制在特定的生成步数(samplingstep)后切换关键词。下面所介绍的语法都可以在AUTOMATIC111GUI【翻译注:就是stable-diffusion-webui】中进行使用。你可以在Colabnotebook上使用这个工具,也可以将其部署到本地的Windows或Mac电脑上。关键词权重(这个语法可以在webui中使用)你可以使用`(关键词:权重)`这个语法来控制关键词的影响因子。权重是一个数值,小于1代表其重要度较低,大于1代表其重要度更高。比如,我们可以在下面的指令中对狗这个关键词添加权重dog,autumninparis,ornate,beautiful,atmosphere,vibe,mist,smoke,fire,chimney,rain,wet,pristine,puddles,melting,dripping,snow,creek,lush,ice,bridge,forest,roses,flowers,bystanleyartgermlau,gregrutkowski,thomaskindkade,alphonsemucha,loish,normanrockwell.添加狗的权重导致图像中出现了更多的狗,而反之则减少。并不是对于所有图片权重起到的都是这样的效果,但是绝大多数情况下,你都可以预期权重会产生这样的效果。这个技巧不仅可以使用在主体关键词上,对所有关键词类别例如风格或光照都可以使用。()与[]语法(这个语法可以在webui中使用)()与[]是与调整关键词权重等价的语法。`(关键词)`会将括弧中的关键词权重增加1.1倍,其等价于`(关键词:1.1)`。`[关键词]`将括弧中的关键词权重调低至0.9倍,其等价于`(关键词:0.9)`。你可以像代数公式一样使用多个括弧来倍增其权重影响效果(keyword):1.1((keyword)):1.21(((keyword))):1.33与之相似的,使用多个中括弧的效果如下:[keyword]:0.9[[keyword]]:0.81[[[keyword]]]:0.73关键词混合(这个语法可以在webui中使用)你可以混合两个关键词,这种用法准确的来说称作指令调度(promptscheduling)。语法如下:[关键词1:关键词2:影响因子]`影响因子`控制在采样的哪一步(step)中提示指令中的关键词1会切换到关键词2,它是一个0到1之间的参数比如使用如下的指令Oilpaintingportraitof[JoeBiden:DonaldTrump:0.5]将输入的step参数设置为30这意味着在生成过程的前15步使用的是下面的指令OilpaintingportraitofJoeBiden而在接下来第16到30步的生成过程中指令将变成下面这样OilpaintingportraitofDonaldTrump影响因子参数将决定关键词在何时发生变化,在上面的例子中它将在30stepsx0.5=15steps后执行。调整影响因子所产生的效果可以看作是将两位总统的肖像在不同程度上进行混合。你也许注意到Trump身着白色西服更想是Biden的服饰搭配,这其实非常好的展现了使用关键词混合中很重要的一个规则:关键词1决定了总体的混合效果。越靠前的diffusion生成步骤越对图像整体的混合结果产生影响,而较靠后的生成步骤则只负责逐渐改进细节。小测试:如果在上面的例子中将JoeBiden与DonaldTrump调换顺序,你觉得对于生成的图片会产生什么影响呢?面部混合关键词混合的常用于借用两个不同的明星来创建出新的面容。举例来说,[EmmaWatson:Amberheard:0.85],40steps,将会产生一个介于二者之间的面孔:[EmmaWatson:Amberheard:0.85]oilpainting,blurbackground,elegant选择两个合适的名字再加上调整参数,就可以获得我们想要的样貌。破产版prompt-to-prompt使用关键词混合,你可以获得到类似于prompt-to-prompt的效果,即通过编辑生成出一对高度相似的图像。下面的两张图像使用了同样的提示指令,除了使用指令调度语法将苹果替换为了火焰,两张图的seed与steps参数设置也是一样的【翻译注:这里使用的示例图片是我自己做的,与原文不一致,提示指令改成了将苹果替换成了火球,主要原因是替换成火焰没有做出太好的效果图来】[EmmaWatson:Amberheard:0.75]holdingan[apple:fireball:0.9],shiningbokehdepthoffieldbackground,classic,oilpainting,portrait,elegant,upperclass,redlips,earwearing.Steps:40,Sampler:DPM++2MKarras,CFGscale:6,Seed:805277495混合因子需要精细的调整。它具体是如何工作的?其背后的理论其实就是:输出图像的整体效果是由早期的扩散过程(diffusionprocess)决定的。当扩散过程开始聚焦于更小的区域时,切换任何的关键词都不会对图像的整体结果产生较大的影响。这使得这种方式可以仅仅改变图像中的一小部分。指令可以有多长?指令长度取决于你使用的是哪个StableDiffusion应用,应用中可能会对你指令(prompt)中的关键词(keyword)数量进行限制。在SD一代的基础版本中,指令的限制是75个词元(token)需要注意的是词元(token)并不等同于单词(word)。SD所使用的CLIP模型会自动将提示指令转化为一组词元,即该模型所知晓的单词的数字表示。如果你使用了该模型所不知道的单词或词组,该单词将会被切分为两

GPT模型是什么?它们真的会走进千家万户吗?1、GPT（GenerativePre-trainedTransformer）是一种预训练的语言模型，使用Transformer架构来处理自然语言处理（NLP）任务。GPT能够生成人类可读的自然语言文本，例如对话、文章或新闻报道。2、GPT（GenerativePre-trainedTransformer），是由OpenAI研发的一种大型预训练语言模型，是自然语言处理的强大基础。3、AI是人工智能的总称，而GPT是自然语言处理的一种特定的应用模型，它们之间的联系是GPT是AI在自然语言处理领域的一种具体应用。当GPT遇到自动驾驶,毫末首发DriveGPT月11日，在第八届毫末AIDAY上，毫末CEO顾维灏正式发布了基于GPT技术的DriveGPT，中文名雪湖·海若。DriveGPT能做到什么？又是如何构建的？顾维灏在AIDAY上都做了详细解读。毫末判断，DriveGPT雪湖·海若还将在城市NOH、智能陪练、驾驶捷径推荐、脱困场景中得到应用，最终目标是要实现端到端自动驾驶毫末在AIDAY上宣布，DriveGPT雪湖·海若将在即将量产上市的新摩卡DHT-PHEV首发。超级充电站刚讨论过GPT上车没几天，就有厂商带来新进展。4月11日的第八届HAOMOAIDAY上，毫末智行发布DriveGPT雪湖·海若，这是用于自动驾驶的生成式大模型，其参数规模已经达到1200亿。和ChatGPT在AIGC(AI-GeneratedContent，人工智能生成内容)领域一样具备颠覆性的事情正在发生。在本周的在第八届毫末AIDAY上，毫末智行发布了首个应用GPT模型和技术逻辑的自动驾驶算法模型DriveGPT，并正式官宣中文名为“雪湖·海若”。pandagpt原理GPT4的核心原理是：深度学习。GPT4是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它是GPT列的最新版本。GPT-4的原理是通过大规模的语料库训练神经网络模型，从而实现自然语言生成、文本分类、机器翻译等多种自然语言处理任务。语音识别：GPT也可以用于语音识别，其原理与文本生成类似。使用GPT进行语音识别的一个好处是可以进行语音到文本的转化，从而将语音转化为可观看的文本内容。以ChatGPT为代表的至简人工智能AI聊天机器人是一种由OpenAI训练的大型语言模型。它的原理是基于Transformer架构，通过预训练大量文本数据来学习如何生成人类可读的文本，然后通过接受输入并生成输出来实现对话。苹果GPT指的是苹果公司最新研发的一款人工智能技术，全称为GenerativePre-trainedTransformer。它是一种基于深度学习的自然语言处理技术，可以生成人类类似的语言输出。顾维灏首先讲解了GPT的原理，生成式预训练Transformer模型本质上是在求解下一个词出现的概率，每一次调用都是从概率分布中抽样并生成一个词，这样不断地循环，就能生成一连串的字符，用于各种下游任务。“phtonygpt”指的是Python中的GPT模型，是自然语言处理关键技术领域之一，该模型能够帮助机器对自然语言进行理解和生成。autogpt如何安装1、Step1：在BIOS中开启UEFI模式，并关闭Legacy模式。如果您的计算机处于Legacy模式下，则必须切换到UEFI模式。您可以在BIOS设置中找到此设置。Step2：在Windows安装过程中启动UEFI模式。2、在手机上下载安装一个拇指玩手机客户端，然后打开拇指玩客户端即可安装GPK文件。在电脑上下载安装一个电脑版的拇指玩PC客户端，然后把手机用数据线连接到电脑。3、开机按快捷键DEL或者F12进入bios界面，选择boot选项卡，第一行更改为UEFI启动回车。键盘快捷键F10保存推出了，系统会进入windows安装界面如下图所示。再次同时按住键盘shift键加F10键，进入cmd命令行程序。4、使用一台可用的电脑，在电脑上打开工，插入一个8g以上的空白u盘，选择u盘重装系统模式点击开始制作。（注意u盘里面的重要资料先备份）选择需要安装的win7系统，点击开始制作。5、您需要提供足够的上下文，以便模型了解文本的背景和语境。您可以通过添加一些关键词或短语来指导模型，在生成文本时更加准确和有针对性。虽然Autogpt可以帮助您快速生成大量的文本，但是请注意，它并不是万能的。

可以下载一款iOS平台的《AI文案宝》这款软件，这款软件功能非常齐全，写文章，写论文，写周报，写营销文章，爆款文案，自媒体账号定位分析等等，都能一键帮你生成你想要的内容。现在随着chatgpt的火爆，很多AI写作利用大模型针对单独的场景进行训练，已经做得很智能了。比如针对营销文案，针对论文，针对短视频脚本等等，已经做得很专业了，未来的写作跟创作，纯人工创作的比例将会越来越少。推荐一款iOS版本的人工智能写作软件，叫做AI文案宝，软件针对各种写作场景做了细分，能够大大提高创作效率，写文章，写论文，写周报，写营销文章，爆款文案，自媒体账号定位分析等等，都能一键帮你生成你想要的内容。软件主要功能如下：1.多场景文案生成：App支持各种场景的文案生成，包括自媒体账号定位分析、内容选题、文章创作、周报生成、商品营销推广、短视频拍摄脚本、各种爆款文案。只需输入关键词，即可获得精彩文案。2.写作助手：Al文案宝可以撰写文章、周报、邮件等，提高写作效率，轻松应对各种写作任务。3.自媒体账号分析：App提供自媒体账号定位分析和内容选题建议，帮助自媒体同学更好地把握创作方向，提升内容质量。4.操作简便：简洁的界面设计和易用的功能，让您无需任何技术背景，轻松上手 Al 文案宝。5.高质量输出：App生成的文案具有高度的创意和可读性，小白也容易读懂。

在拿到惠普星Book Pro 14笔记本的时候，我甚至觉得是不是发错机器了？此前A面的圆形镜面hp LOGO居然变成了薯条LOGO，这可是在惠普Spectre系列、ENVY系列才使用的先锋设计语言啊，其简洁、锐利的线条早已印入脑海，如今出现在了新一代惠普星Book Pro 14笔记本上，难道是提级了？转念一想，这样的设计，不正好是契合了如今职场白领们在快节奏的工作和生活中，那份自信和不断进取的进阶精神吗！一向以优雅的外观设计、强劲的性能表现为代表的惠普星系列，也进阶成为惠普星Book Pro系列，跟随职场年轻人一起成长起来！优雅传承，设计进阶Z世代精致职场人，对笔记本外观的诉求就是高颜值，简单而不失个性。全新的惠普星Book Pro 14首先就是在薯条LOGO上的变化，一定会带给他们足以尖叫的视觉冲击，这样的幸福来的太突然。三面金属材质精细打造，月光银、陨石灰、流光金、微醺粉四款时尚配色，也为有更多需求的用户提供多样化选择。机身薄至16.5mm、轻约1.4kg，不管是在咖啡厅，还是在图书馆，亦或是在通勤的路上，都能展现优雅与从容。A面的顶部内置了Wi-Fi天线，这样的设计增加了信号的覆盖，也起到了装饰的作用，已经成为惠普星系列家族的另一个标志点。说到细节设计方面，惠普星Book Pro 14的转轴就采用了“小翘跟”设计，阻尼适中，打开A面后，机身后部被轻轻抬起，不仅能帮助有效进风、辅助散热，更符合人体工程学需求，带来舒适的打字角度。惠普星Book Pro 14的C面，包括键盘、触控板、转轴都与A面保持了一样的配色，无论是合起来还是打开时，优雅的气质都能始终如一。按键的键程回弹为1.3mm，键距18.4mm，打字舒适的也减少了误触的可能。而且键盘配有可调背光设计，即便是在光线较暗的环境下，也能一眼看清键盘，从而行云流水般操控。这款笔记本还搭配了指纹识别模块，在开机时，轻轻一扫就能快捷登录到桌面，尤其是在公众场合，相比输入密码要安全的多。相比较上一代，惠普星Book Pro 14的触控板面积增大了20%，在操控时可以轻松完成多指触控，缩放、滚动网页或文档更加自如，精准而丝滑的触控使用体验，可轻松取代鼠标。惠普星Book Pro 14的部分版本中，还在触控板一侧配备了交互式呼吸灯，通过与惠小微的配合，呼吸灯还会有不同的色彩呈现，很有氛围感。继续来看机身的设计。对于职场年轻人来说，经常拷贝素材，或者参加会议时连接投影仪，笔记本的接口肯定是硬需求，没有谁愿意总带个“小尾巴”，何况还会经常忘掉。惠普星Book Pro 14 在接口方面就比较“大满贯”，基本上常用的接口都提供了。机身左侧一个3.5mm耳机/麦克风二合一音频插孔，一个USB 3.2 Gen1接口，还提供了一个Micro SD插槽，这对于经常导出照片、视频素材的用户非常有用。机身的右侧提供了一个USB 3.2 Gen1接口，一个支持4K视频输出的HDMI 2.1接口，此外还提供了两个全功能USB Type-C 3.2 Gen2（支持PD充电和DP显示输出），从种类和数量上而言，比如连接U盘、蓝牙接收器、投影仪、外接显示器等，可以满足日常连接需求了。惊艳的2.8K OLED全感屏针对当前更多的职场人的工作与内容创作紧密相关，惠普星Book Pro 14还在屏幕方面大幅进阶，配备的14英寸 2.8K OLED屏展示了惊艳的视觉效果，不仅图文显示更加清晰，色彩也更明艳，而且拥有1,000,000:1高对比度，画面的层次感更强。如果不需要OLED屏，也可以选择拥有2.2K IPS超清屏的版本，体验效果同样可以满足需求。这块屏幕还拥有90Hz高刷新率，>> 点击这里