定义 charGPT 模型

class charGPT(nn.Module): def init (self, input_size, hidden_size, output_size): super(charGPT, self). init () self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size)

def forward(self, input, hidden):
    output, hidden = self

charGPT 是一种用于文本生成的模型，它以字符级别进行训练，可以根据给定的输入文本生成相关的输出文本。要使用 charGPT，你需要准备训练数据，然后使用 PyTorch 或 TensorFlow 进行训练。训练完成后，你可以使用训练好的 charGPT 模型来进行文本生成。你可以调用 charGPT 模型的预测函数，传入输入文本，然后得到生成的输出文本。下面是一个简单的例子，展示了如何使...

最近体验了火爆全网的 Char GPT ，深刻体会了其强大的能力，这让我们程序猿对AI的未来突然有了广大的畅想空间。我也在网上看到不少大牛通过 Char GPT 来获取收益，就寻思着能否自己接入 Chat GPT 的 API 来做些什么事情。然后到网上找了不少 Java 接入 Chat GPT 的文章案例，成功实现了接入，而本文就是我整理了这些案例后，使用 Forest 框架重写了一遍接入方法。

文章目录note一、NLG任务二、NLG之文本摘要2.1 基于mT5的文本摘要2.2 基于openai接口测试2.3 基于chat GPT 接口三、根据自己的数据集进行模型微调四、文本纠错任务五、机器翻译任务Reference 一、NLG任务 NLG：自然语言生成任务，很多NLP任务可以被描述为NLG任务，如经典的T5模型（text to text transfer transformer模型）就是NLG模型，如文本纠错任务，输出正确的文本描述、智能问答根据一定背景进行推理，然后回答。 # 安装一些必

尽管 Char gpt 已经发布了很多个月，自己也已经体验过产品，但是如果想要更深入地了解相关知识，由于时间和精力的限制，很难去系统性地学习 Char gpt 。于是我回来搜了一下，发现目前互联网上比较热门的相关学习知识都是一些教你怎么样写prompt，或者说一些优质的prompt合集，甚至有一些 Char gpt 的付费课程都在教你怎么样去模仿上网，怎么样去注册账号，怎么样去写prompt。我们来看一下这个文档。在介绍这个文档之前，首先要说的是这个文档可能不适合每个人来读。第一，这不太是一个游戏攻略一样的东西。如果你是一个纯粹的玩家，也不关心 Char gpt 是什么、为什么能干什么，那么这个文档可能不太适合你。在这个文档里，我们比较少地提起了具体的操作步骤，比如说怎么样模仿上网、怎么样注册账号、怎么样把 Char gpt 接入Siri或者和Me Journey一起生成图片等等。而且，网络上已经有足够多的这一类的教程，我们在这里就不过多地赘述或者提及这一部分内容。

Char GPT 是一个基于字符级的大型语言模型，它可以用来生成文本、进行文本分类和问答等任务。使用 Char GPT 的方法有多种，下面介绍几种常用的方法：使用 OpenAI 的 GPT -3 API：这是最简单的方法，可以在网上获取 API 密钥后直接调用 API 完成任务。使用 Hugging Face 的 transformers 库：transformers 是一个开源库，它提供了许多...

我的网站现在在上运行。这个项目是半组织的，我偶尔会重构它，但是它可能可以使用一些清理方法，因为自从我最初编写它以来，我学到了很多有关客户端开发的知识（诚然，我将jinja与客户端合并的方式很丑陋和不必要的）。关键是，这是一个值得参考的好项目，但建议不要将其用作样板。还值得注意的是，我是直接从此处部署到我的网站的，不需要任何秘密或未跟踪的文件即可发布此文件（当然，身份验证是通过ssh密钥处理的，但是所有操作都是透明进行的）。您可以放心浏览整个源代码，以确保它永远不会引用某些排除的文件。 100％灯塔分数 Python 3.6 /烧瓶后端渐进式Web应用程序（PWA）

程序员的成长之路互联网/程序员/技术/资料共享关注阅读本文大概需要 2.8 分钟。来自：blog.csdn.net/xc2011/article/details/128246980大家好最近 Chat GPT 非常出圈，于是我也出于好奇心试用了一下自动写代码，先写一个简单程序吧在写一个有点难度的吧importjava.io.FileOutputStream; importorg.apache....

ORGANISATION INTERNATIONALE NORMALISATION ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11 CODING OF MOVING PICTURES AND AUDIO XMT Framework

北风之神c: 总结的很全面，写得赞，博主用心了。此国产日志 https://nb-log-doc.readthedocs.io/zh_CN/latest 使用原生 loggng封装，兼容性和替换性100%。 1、日志能根据级别能够自动变彩色。 2、print自动变彩色。 3、日志和print在pycahrm控制台的输出都自动可以点击跳转到文件和行号。 4、多进程日志切割安全，文件日志写入性能高。 5、入参简单，能一键自动记录到多种地方。相比 loguru 有10胜。 pip install nb_log 。