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V2EX  ›  secsilm  ›  全部回复第 1 页 / 共 35 页
回复总数  697
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@tensorzhang #4 谢谢!🙏
@xiaoyuesanshui #1 谢谢!

@opengps #2 对的,有一些意想不到的问题,因人而异,需要更多的悉心照料。
@263 我看到这个了。我觉得写全可能更好一点。
132 天前
回复了 secsilm 创建的主题 问与答 QQ 邮箱批量导出邮件
@fisherman0459 #1 可否展开讲讲呢?
188 天前
回复了 secsilm 创建的主题 程序员 Mac 的盗版软件是怎么做的?
@x2420390517 #11 我原本也是用的免费版,但是发现总是十几分钟无活动就断连,Windows 上的 xhsell 从没遇到过。我设置了 keeplive interval 30 秒也不行。你有遇到过吗?
188 天前
回复了 secsilm 创建的主题 程序员 Mac 的盗版软件是怎么做的?
@q000q000 #6 tabby 我也试用过,功能还可以,就是界面上感觉不太行,有些界面下那字体颜色和背景色差距太小了,看得太费劲。关键我看上 termius 的 operator mono book 字体了,哈哈哈。
188 天前
回复了 secsilm 创建的主题 程序员 Mac 的盗版软件是怎么做的?
@chendy #3 我这没发布下载链接,我这就是讨论下安全问题。如果违规了,那该怎么办就怎么办,我也没话说。
188 天前
回复了 secsilm 创建的主题 程序员 Mac 的盗版软件是怎么做的?
@Chaidu #4 你真厉害。你这是被骗怕了吧。
188 天前
回复了 secsilm 创建的主题 程序员 Mac 的盗版软件是怎么做的?
@lopssh #1 啥情况
277 天前
回复了 secsilm 创建的主题 问与答 NuPhy Air75 F2 不能重命名了
@brucmao #2 好像是用 USB 连接电脑就自动升级固件了,我也没招到帖子中说的自动更新在哪里

不过我的问题解决了,discord 中有人回复建议尝试长按 FN + TAB + R ,我长按到所有键盘灯闪烁就松开了,发现问题解决了。之前我也尝试过按 FN + TAB + F ,但是没用,毕竟我这连 Fn + F1 都不行。
278 天前
回复了 secsilm 创建的主题 问与答 NuPhy Air75 F2 不能重命名了
@ggp1ot2 需要明确两个概念:新冠病毒感染者和新冠病毒肺炎。前者是最近新提出来的,因为现在很多没有肺炎表现,所以不再说后者了,最近发布会啥的应该都说的前者。至于保险公司认为两者是不是一个东西,解释权在他们那边了。
需要你肺部感染。
301 天前
回复了 Morii 创建的主题 OpenAI 请问有没有办法在 V2EX 屏蔽 chatGPT 回复?
@bjzhush #61 真的不是😂
301 天前
回复了 Morii 创建的主题 OpenAI 请问有没有办法在 V2EX 屏蔽 chatGPT 回复?
理论上来讲是可以做个模型来尝试筛选出有可能是 chatGPT 生成的内容,从 OpenAI 对其的说明中可以看出,尤其是 [Limitations]( https://openai.com/blog/chatgpt/#:~:text=AI%20supercomputing%C2%A0infrastructure.-,Limitations,-ChatGPT%20sometimes%20writes) 部分,目前其生成的内容还是有较为明显的特征的。但重难点是如何快速收集足够且有效的正反例数据。

下面我简单描述一下这些 limitations:

- 生成的内容有时会看似合理但实则错误或者毫无意义,就像大家说的套话;
- 模型对输入扰动比较敏感,即我在之前其他帖子的回复中说过的 LLM 普遍存在的稳定性问题,你换个词或者多个少个标点都可能导致回答差别较大;
- 生成的内容通常较长且容易总是重复某些话,比如总是重申自己是一个 OpenAI 训练的语言模型。仍然和数据有关,training data bias ,GIGO ;
- 当你问一个摸棱两可的问题的时候,模型通常会自己猜测你的意图,而不是让你澄清;
- 可能会回应那些有害请求。
301 天前
回复了 bjzhush 创建的主题 OpenAI 为什么我看到 chatGPT 的回复就恶心?
就像咨询客服时,看到一堆所谓的智能客服的回复一样恶心
301 天前
回复了 catfly 创建的主题 OpenAI OpenAI 推出超神 ChatGPT 注册攻略来了
赚钱行当来了
301 天前
回复了 qdwang 创建的主题 OpenAI ChatGPT 还不是最可怕的
@clockwise9 #70 我们这边也观察到 LLM 的确定性或者说稳定性比较差,受输入的影响比较大,当然可能是数据的原因。现在 distil 版的模型基本上速度很快了,准确率也不会下降很多( 1-2 个点),可以满足我们的需求,base 版的模型其实速度也还可以,毕竟有一些专用的加速芯片等手段来加速(虽然还不完善)。

@wangxiaoaer #74 这个难以确定,毕竟我也没有 GPT 的训练集😂要注意的一点是,你在网上搜不到不代表不在训练集里。
302 天前
回复了 qdwang 创建的主题 OpenAI ChatGPT 还不是最可怕的
作为 NLP 从业者,首先我对 GPT 系持怀疑态度,我就基于我的经验,发表一下个人愚见。

先不说文本生成这种难度较高的任务,就连文本分类这种最最基础的任务,在很多场景下达到 95% 以上的准确率仍然是很困难的( Bert 系),他就是学不会。楼上有人说模型参数量很大,有人说模型不是单纯记训练集,可是现实是,模型很可能就是在背书,参数量越大背得越好。

不知道大家有没有想过,GPT 这种 LLM ( Large Language Model )的训练集是非常之巨大的,那么在评测模型的时候,也就是在测试集中是不是有可能出现训练集中的数据或者类似数据?这个现象叫 benchmark data contamination 。GPT 的作者也发现了这个现象,但是他已经来不及重新训练了(费用太高)。

我个人认为,现阶段模型的作用已经相对较小了,最重要的是数据,也就是 Andrew Ng 所说的 data-centric AI ,正所谓 GIGO ( Garbage In Garbage Out ),构建一个成熟稳定强大的人工智能系统,现在重点和难点已经变成如何获取干净、有效、足够的数据。模型已经基本定型,小修小改影响不了多少。

关于背书和数据的重要性,还可以参见 GitHub Copilot ,是不是很多是直接拿的现有代码(训练集)?

希望模型在背背背之后,某一天可以突然真正理解其中奥义,那时候才是真正变成了自己的知识,就像我们小时候死记硬背古诗,长大后某天突然理解了真正含义。那要造成这个突变,是数据扮演了更重要的角色还是模型?以后还难说。

个人愚见。
7 年了,今年由于太忙,更新少了点。
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