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zero-shot GPT-3 仅接收任务的自然语言描述，仍然表现不如最近的无监督 NMT 结果。 然而，每个翻译任务仅提供一个示例演示可以提高7个BLEU以上的性能。 在完整的 few-shot 设置中，GPT-3 进一步提高了4个BLEU，导致与先前的无监督 NMT 工作的类似性能。
Sep 10, 2024 · 还有更厉害的是Zero-shot Learning,直接给它一个叙述,说现在要做翻译了,来看GPT能不能够自己就看得懂,就自动知道说要来做翻译这件事情。 GPT在没有微调的情况下，这种使用方法虽然准确率不够高，但是随着GPT参数量的增加，在一定程度上仍然有着一定的准确率。
Mar 31, 2024 · 在我看来，解除 gpt-4提问次数限制，有些不现实，因为若不存在限制的话，共享号绝对会泛滥，所以，永远不要小看用户利用系统漏洞进行操纵的潜力。
真正的目的是：GPT 2.0准备用更多的训练数据来做预训练，更大的模型，更多的参数，意味着更高的模型容量，所以先扩容，免得Transformer楼层不够多的房间（模型容量）容纳不下过多的住户（就是NLP知识）。. 水库扩容之后，我们就可以开闸放水了。. 本质上GPT 2. ...
GPT-4V in Wonderland: Large Multimodal Models for Zero-Shot Smartphone GUI Navigation paper page: 链接 present MM-Navigator, a GPT-4V-based agent for the smartphone graphical user interface (GUI) navigation task. MM-Navigator can interact with a smartphone screen as human users, and determine subsequent actions to fulfill given instructions.
Zero-Shot (ZS) and Few-Shot (FS) In-Context Learning. 这一节先从GPT模型的演进引入，首先表述了随着模型参数和训练数据的增大，语言模型逐步涌现（emerging）出了一些能力，这些从GPT对应的论文就可以看出端倪。
在 GPT-2 发布 1 年零 3 个月后的 2020 年 5 月，OpenAI 团队发布 GPT-3，从其论文 《Language Models are Few-Shot Learners》 可以看到，其最大亮点是数据规模、参数规模都比 GPT-2 大 100 倍。. 这么简单粗暴的办法，带来的是 GPT-3 表现上的炸裂。. 而其论文标题也点出了本文的 ...
根据检测器是否能够访问源模型的输出logits，检测过程可以分为黑盒检测或白盒检测。在黑盒检测中，有两个不同的情况：1) 当知道源模型的名称，如GPT-4；2) 当不知道源模型的名称，并且内容可能是由像GPT-4、Bard或其他未公开的模型生成的。
我自己是这么使用的：先用3.5问问题，不满意就让它重答，连续3次不满意；再使用一些4.0的次数来问，性价比非常高。. （用一些4.0按次数计费的即可）. GPT-3.5在大多数场景下表现得很出色，相较于国产大模型，它的性价比也非常好。. 然而，如果对 准确性 ...
Jan 12, 2023 · Human-ChatGPT Comparison Corpus (HC3) 有了人类跟ChatGPT的对比数据之后，我们就可以做很多有趣的事儿了，训练 ChatGPT检测器 只是有了数据以后一个不错白不做的事儿，用我们的数据训练分类器即可，但是鉴于广大群众其实挺关注检测器这个东西，所以我们先做了几个 ...
