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本文目录一览：

• 1、GPT模型后总结出的调教方法
• 2、几款天花板级别AI文献阅读工具,帮你自动总结文献!
• 3、有了GPT再也不害怕写文章了
• 4、大模型训练技术笔记总结
• 5、gpt写论文查重率高吗

GPT模型后总结出的调教方法

1、在实际应用中，我们使用phi-3作为基础模型，并结合合成数据进行模型精调。通过选择LoRA（局部自适应调整）方法进行调优，尽管训练效率不高，但为理解模型调优策略提供了一个基础案例。在数据准备阶段，我们对数据格式进行调整，以符合phi-3指令精调的要求，并将合成数据保存在okrs.txt文件中。

2、实现全球一重覆盖需要建立大量的基站和卫星通信设施，以确保信号的覆盖范围和质量。这样的覆盖可以提高通信的可靠性和稳定性，方便人们在全球范围内进行商务、旅游、教育等各种活动。

3、ChatGPT 中文调教指南 ChatGPT 是由 OpenAI 训练的语言模型，提供对话功能。这个开源项目收录了 ChatGPT 调教案例。项目地址：github.com/PlexPt/aweso...开源项目一览，持续更新，欢迎探索与贡献。

4、除了ChatGPT，还有众多其他AI工具在不同领域表现出色。例如ChatFile、ChatExcel、AI读文件、AskYourPDF等，通过读取、调教后与GPT结合使用，能有效提升工作效率。对于不偏好国产大模型的用户，选择成熟的国内AI产品同样可以满足需求。使用者应根据个人喜好和需求选择合适的AI工具。

几款天花板级别AI文献阅读工具,帮你自动总结文献!

Kimi是一款AI模型，支持多种格式上传，如图片、word、PDF，适合快速处理大量文件，提供简洁的阅读界面。通义智文是阿里旗下的免费AI文献阅读工具，无页数限制，支持边读边做笔记、划线翻译对话，功能强大。txyz接入arxiv平台，提供跨学科专业支持，用户上传论文后，通过对话框提问，获得专业解

Poe - AI模型聚合平台，支持多种模型，包括ClaudeGPT4等，上传文件分析，免费使用。Zotero GPT - 文献管理与GPT结合，实现文献总结与分析，适用于本地文档。Humata - GPT驱动文档分析工具，简化技术论文理解，生成摘要。ChatPDF / ChatDOC - 调用ChatGPT接口，实现文档跨语言对话，提取要点，翻译内容。

Connected Papers、ChatGPT、Research Rabbit、Scite、Semantic Scholar，这些AI工具利用AI算法和自然语言处理技术从数据库中筛选并提供关键信息摘要，助你识别研究空白、最新趋势及关键文献。Connected Papers专为展示不同论文间联系而设计，提供全面的视角帮助发现研究主题的全貌。

有了GPT再也不害怕写文章了

1、找一篇你想仿写的文章段落 输入提示词：“请记住一下文章。并将文章段落直接粘贴 ChatGPT记住文章后，输入提示“请模仿这篇文章的写作特词：点，结构和风格，仿写一盘“主题XX”的文章” 演示-记住文章内容 记住以下这篇文章，确认请说OK。

2、OpenAI GPT系列：基于GPT技术的AI生成器，能够提供高质量的自然语言生成，帮助你轻松撰写文章、创作文案等。它被誉为“文字界的大杀器”。 稿定设计：许多人使用它来设计图形，最近推出了AI文案功能，每天有20次免费使用的机会，每天刷新。针对不同场景，可以选择生成标题或文案。

3、现在市面上有很多AI生成器，下面介绍几个免费的AI生成器：OpenAI GPT系列：基于GPT技术的AI生成器，可以提供高质量的自然语言生成，帮助你轻松撰写文章、创作文案等。可谓是“文字界的大杀器”。稿定设计：很多人用它来作图，最近新出了AI文案功能，一天有20次免费使用的机会，每天刷新。

4、用GPT写论文，说实话，被发现的风险是存在的，现在的学术圈，尤其是高校，对论文的原创性要求特别严，你要是直接拿GPT写的东西交上去，很可能被那些先进的AIGC检测系统给逮个正着。

5、QuillBot：在文章重述方面表现出色，能够帮助用户以多种方式重新表达相同的观点，非常适合需要规避抄袭的学术写作。锐智AI：集论文大纲生成、内容填充、文献引用、查重修改于一体的全方位论文写作平台，支持自动生成高达10万字的各类论文，覆盖700多个学科领域。

大模型训练技术笔记总结

大模型训练的存储挑战通过技术手段解决，包括激活checkpointing、混合精度训练、模型稀疏性等。checkpointing选择性丢弃中间激活值，便于反向传播。混合精度训练采用16位浮点数减少存储需求。ZeRO优化模型状态存储。模型稀疏性设计如Mixture-of-Expert（MOE）通过gating network决定权重，实现模型参数的高效分配。

Prefix Tuning方法为预训练模型添加定长前缀向量，与输入文本拼接，优化特定长度的前缀向量参数，引导模型在不同任务上产生合适结果。在训练过程中，将前缀添加到GPT的decoder-only中，放在句首，或在BERT的encoder-decoder中，同时加载编码器和解码器开头。

代码首先定义了输入维度`input_dim`和输出维度`output_dim`，通常对应于预训练模型的隐藏层大小和层的输出大小。接着创建了两个可训练的张量参数`W_A`和`W_B`，分别用于表示LoRA权重A和权重B，形状分别为`input_dim x rank`和`rank x output_dim`。

推荐使用conda构建和管理环境，尤其是处理CUDA安装问题。硬件基础大模型推理时显存增长大，因为长序列和逐个预测需要大量缓存。模型文件大小和显存需求：fp16模型大约占用2n G，而全精度训练则更大。GPU性能对比：7B模型在CPU上的推理速度远低于GPU，如A6000与AMD 8核的10：1差距。

在评估MoE模型时，不仅看Benchmark成绩，还需要结合模型结构、训练策略和实际应用场景。比如，Mixtral的专家激活可视化项目揭示了模型对不同话题的响应差异，为理解MoE模型的内在工作原理提供了直观视角。

gpt写论文查重率高吗

gpt写论文查重率不高。从检测的结果，可以发现，初稿的重复率基本上可以控制在30%以下，一般的本科高校要求是20%，比较宽松的是30%。作为论文的初稿，是完全可以接受的。使用AI辅助的流畅程度更好，虽然专业性差点，但是可以后面做小范围的修改。

高。GPT是一种基于人工智能技术的自然语言生成模型，在生成论文时会使用大量的网络上的资料和文献作为输入和参考，这些输入和参考的内容会与原始文献相似度较高，从而导致论文查重率较高。

高。PT等生成式人工智能技术是通过学习大量的文本数据来生成新的文本的，在生成论文的过程中，GPT会无意识地引用和复制训练时接触到的文本片段，当片段与已有的文献和数据库中的文本相似时，查重软件就会将其标记为重复内容，从而导致查重率上升。

使用GPT写论文是会被查重的。因为GPT是一种基于自然语言生成技术的语言模型，它能够根据输入的上下文生成符合语法和语义规则的文本，但这些生成的文本并不一定是原创的，可能会与已有的文本重复。此外，查重软件如paperfree等，会检测文本中的相似性，包括结构、用词和短语的匹配程度。

gpt写论文查重率不高。从检测的结果，可以发现，初稿的重复率基本上可以控制在30%以下，一般的本科高校要求是20%，比较宽松的是30%。作为论文的初稿，是完全可以接受的。TA可以帮您构思论文思路，论文大纲撰写，论文润色，论文降重，辅助你快速高效的完成论文。