包含ChatGPT怎样看病的词条

本文目录一览：

• 1、PatientGPT:将数月的制药研究缩短到几秒钟
• 2、ChatGLM-6B是如何生成回复的?技术详解
• 3、探索AI的未来:我的Auto-GPT体验

PatientGPT:将数月的制药研究缩短到几秒钟

PatientGPT：将数月的制药研究缩短到几秒钟 德国人工智能公司Semalytix推出了一种名为PatientGPT的新工具，该工具利用强大的生成式人工智能技术，将原本需要数月时间的制药研究过程缩短到了几秒钟。Semalytix公司收集了大量真实世界的患者数据，并通过自然语言处理的AI技术来识别与疾病相关的问题。

ChatGLM-6B是如何生成回复的?技术详解

1、ChatGLM-6B生成回复的两种接口分别为stream_chat()和chat()，默认使用stream_chat()接口，但用户可以根据需要进行调整。

2、加载模型：通过transformers库加载ChatGLM-6B的tokenizer和model，并进行必要的预处理和配置。进行对话：使用model的chat方法与用户进行对话，传入tokenizer和用户的输入文本，即可获得模型的

3、此外，CHATGLM-6B还支持通过命令行界面进行交互式的对话。用户可以在命令行中输入指示并回车即可生成回复，输入“clear”可以清空对话历史，输入“stop”可以终止程序。这种交互方式使得用户能够更加方便地使用CHATGLM-6B进行各种任务。

4、ChatGLM-6B是基于GLM架构的开源双语问答对话语言模型，具有62亿参数，针对中文问答和对话进行优化，经过1T标识符的中英双语训练，并采用监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术，生成符合人类偏好的PaddleNLP提供了ChatGLM微调示例代码，适合THUDM/chatglm-6b模型。

探索AI的未来:我的Auto-GPT体验

探索AI的未来：我的Auto-GPT体验 Auto-GPT是一个实验性的开源应用程序，它展示了GPT-4语言模型在自主实现用户设定目标方面的强大功能。通过GPT-4的驱动，Auto-GPT能够将多个LLM（大型语言模型）“思想”链接在一起，从而突破了AI应用的传统界限。以下是我对Auto-GPT的详细体验报告。

AutoGPT的体验可以总结为以下几点：高效的工作流程：AutoGPT提供了一个直观且高效的工作流程，其中用户扮演决策者的角色，而AI则作为执行者。用户给出明确的指令，AI则遵循这些指令以目标为导向地执行任务。明确的角色设定：在使用AutoGPT时，用户需要为AI设定明确的角色和任务。

AutoGPT的直观体验就像一个高效的工作流程，用户扮演决策者，AI作为执行者。用户明确指令，它遵循目标导向执行任务。首先，用户为AI设定明确的角色，如指定访问cnstats.org/rkpc/201.获取特定数据，限制其获取范围以节省资源。

Auto-GPT结合了LLM大语言模型，相当于让AI指挥AI。它能够自动向AI提问，并根据AI的回答提出新的问题，从而实现循环迭代，直至达成目标。此外，Auto-GPT具有主动搜索网络答案的能力，弥补了GPT训练数据截止至2021年9月的不足。听起来非常强大，让我们来亲自体验一下如何搭建自己的Auto-GPT吧。