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南京航空航天大学:ChatGPT的前世今生(2023)(462页).pdf

上传人: 卢*** 编号:121998 2023-04-13 462页 47.46MB

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ChatGPT发展历程 ChatGPT

1、ChatGPT的前世今生李丕绩计算机科学与技术学院/人工智能学院南京航空航天大学个人介绍4/11/2023Piji Li,LLM&ChatGPT2 教育经历 香港中文大学,博士,2018 自然语言处理 山东大学,本科&硕士,2009&2012 计算机视觉&信息检索 工作经历 北京百度,2012 深圳无觅,2013 深圳腾讯AI Lab,2018 南京航空航天大学,2021 自然语言处理人工智能发展史4/11/2023Piji Li,LLM&ChatGPT接触AI4/11/2023Piji Li,LLM&ChatGPT4AI十年回顾4/11/2023Piji Li,LLM&ChatGPT5Ale

2、xNet00.050.10.150.20.250.30.350.4ImageNet Classification ErrorAI十年回顾4/11/2023Piji Li,LLM&ChatGPT62013201420122006-2009,1000 categories and 1.2 million training imagesLi Fei-Fei:ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge,2014DeeperNetwork in NetworkDeepDNNFirst Blood2015AI十年回顾4/11/2023Piji Li,

3、LLM&ChatGPT7https:/ Li,LLM&ChatGPT8“深度学习三巨头”之称的Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同获得了2018年的图灵奖,这是图灵奖1966年建立以来少有的一年颁奖给三位获奖者。00.050.10.150.20.250.30.350.4ImageNet Classification ErrorAI十年回顾4/11/2023Piji Li,LLM&ChatGPT92013201420122006-2009,1000 categories and 1.2 million training imagesLi Fei-F

4、ei:ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge,2014DeeperNetwork in NetworkDeepDNNFirst Blood2015AI十年回顾何恺明4/11/2023Piji Li,LLM&ChatGPT10Kaiming He,本科就读于清华大学,博士毕业于香港中文大学多媒体实验室。2011年加入微软亚洲研究院(MSRA)工作。2016年,加入Facebook AIResearch(FAIR)担任研究科学家AI十年回顾4/11/2023Piji Li,LLM&ChatGPT11AlphaGOAI十年回顾 DeepMi

5、nd成立于2010年,2014年被Google收购。2014年开始开发人工智能围棋软件AlphaGo。2015年10月,分布式版AlphaGo分先以5:0击败了欧洲围棋冠军华裔法籍职业棋士樊麾二段。2016年3月,AlphaGo挑战世界冠军韩国职业棋士李世乭()九段,对弈结果为AlphaGo 4:1战胜了李世乭。4/11/2023Piji Li,LLM&ChatGPT12AI十年回顾4/11/2023Piji Li,LLM&ChatGPT13AI十年回顾 4:14/11/2023Piji Li,LLM&ChatGPT14AI十年回顾AI绘图4/11/2023Piji Li,LLM&ChatGP

6、T15AI十年回顾4/11/2023Piji Li,LLM&ChatGPT16AI十年回顾4/11/2023Piji Li,LLM&ChatGPT17AlphaFoldAI十年回顾4/11/2023Piji Li,LLM&ChatGPT CASP 2018-AF1 2020-AF2 2021-NatureAI十年回顾4/11/2023Piji Li,LLM&ChatGPT19Diffusion ModelStable Diffusion4/11/2023Piji Li,LLM&ChatGPT20Disco Diffusion4/11/2023Piji Li,LLM&ChatGPT21Midjo

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本文主要介绍了自然语言处理(NLP)的发展历程,重点关注了近年来深度学习在NLP领域的应用。文章首先回顾了NLP的发展历程,从早期的向量空间模型到词袋模型,再到主题模型,如LSA、pLSA和LDA。接着,文章介绍了深度学习在NLP中的应用,包括词向量表示、神经网络语言模型、序列生成模型、注意力机制等。文章还详细介绍了GPT系列模型的发展,包括GPT、GPT2、GPT3以及ChatGPT的诞生。最后,文章探讨了ChatGPT在教育、军事、医疗、商业等领域的应用,以及未来NLP的发展方向。
ChatGPT如何处理长文本生成中的逻辑性和一致性问题? 未来ChatGPT技术发展将如何影响自然语言处理领域? 如何通过ChatGPT实现更高效和个性化的对话生成?
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