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GPT和GMF：Matlab中GMP与GPT模型矢量化的代码-_matlab开发

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简介：
本文介绍了在MATLAB环境中实现广义矩阵多项式（GMP）及广义多项式变换（GPT）模型的高效矢量化编码方法，旨在提升计算效率和性能。代码开源供学术界与工程领域研究者参考使用。 GMP 和 GPT 模型的 Matlab 代码可以进行矢量化处理。原始 Fortran 和 Matlab 代码可以在 IERS 2010 公约和维也纳制图函数开放存取数据中找到。 测试示例（Matlab 代码）： ```matlab n = 86400; %% 转基因食品dmjd = 55055*ones(n,1); dlat = 0.6708665767*ones(n,1); dlon = -1.393397187*ones(n,1); dhgt = 844.715*ones(n,1); zd = 1.278564131*ones(n,1); [gmfh,gmfw] = gmf; ```

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  • GPT和GMF：Matlab中GMP与GPT模型矢量化的代码-_matlab开发
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    本文介绍了在MATLAB环境中实现广义矩阵多项式（GMP）及广义多项式变换（GPT）模型的高效矢量化编码方法，旨在提升计算效率和性能。代码开源供学术界与工程领域研究者参考使用。 GMP 和 GPT 模型的 Matlab 代码可以进行矢量化处理。原始 Fortran 和 Matlab 代码可以在 IERS 2010 公约和维也纳制图函数开放存取数据中找到。 测试示例（Matlab 代码）： ```matlab n = 86400; %% 转基因食品dmjd = 55055*ones(n,1); dlat = 0.6708665767*ones(n,1); dlon = -1.393397187*ones(n,1); dhgt = 844.715*ones(n,1); zd = 1.278564131*ones(n,1); [gmfh,gmfw] = gmf; ```
     
  • GPT-3-Encoder：用于GPT-2和GPT-3的JavaScript BPE编码解码器
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    GPT-3-Encoder是一款用JavaScript编写的工具，支持对GPT-2和GPT-3模型进行Byte Pair Encoding (BPE)编码与解码，便于开发者轻松集成这些先进的语言处理技术。 关于GPT-2和GPT-3的字节对编码（BPE）JavaScript实现： GPT-2与GPT-3使用字节对编码将文本转换为一系列整数以输入模型。这是OpenAI原始Python版本的一个JavaScript实现。 安装方法： ```shell npm install gpt-3-encoder ``` 用法示例，适用于Node.js >= 12: ```javascript const {encode, decode} = require(gpt-3-encoder); const str = This is an example sentence to try encoding out on!; const encoded = encode(str); console.log(`Encoded this string looks like: ${encoded}`); ``` 以上是GPT-3编码器的JavaScript实现使用说明。
     
  • 大模型应用开发简易入门：基于 GPT-4 和 ChatGPT.pdf
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    本书为初学者提供了一条清晰路径，介绍如何利用GPT-4和ChatGPT构建高效实用的大模型应用程序，适合编程基础较弱但对AI应用开发感兴趣的读者。 大模型应用开发极简入门：基于 GPT-4 和 ChatGPT.pdf 讲解了如何使用 GPT-4 和 ChatGPT 进行大模型应用的简易开发，适合初学者快速上手。文档内容涵盖了基础概念、操作步骤和实践案例等关键部分。
     
  • GPT模型的原理揭秘!!!
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    本文深入浅出地解析了GPT模型的工作机制和核心原理，帮助读者理解其如何学习语言模式并生成高质量文本。 鉴于 GPT 模型的相关内容非常丰富，我计划对其进行更深入的学习与研究，并将其应用到工作、生活及学习中，以提高工作效率、改善生活质量并提升学习效果。依据第一性原理，在实战演练之前，我认为有必要先了解 GPT 模型背后的原理，这样才能避免盲目崇拜或无知轻视它，而以更加理性的态度来使用它，并做到举一反三，使其更好地服务于我。 我发现这一内容的作者是一位非常杰出的人物——数学软件Mathematica的创始人史蒂芬·沃尔夫勒姆（Stephen Wolfram），他也是著名的复杂科学家，在神经网络领域研究超过40年，并发明了Wolfram语言。结合他的文章、谷歌团队的论文以及ChatGPT的回答，我尝试抛开技术细节，用较为通俗的语言解读 GPT 模型背后的原理。 1. 为什么 GPT 模型能够生成有意义的文本？本质上来说，GPT模型基于大量的语言数据对文本进行“合理的延续”，其核心在于“大语言模型”（LLM）。简单来讲就是，GPT通过学习大量语料库中的模式和结构来预测下一个可能出现的文字或句子。
     
  • 已预训练的中文GPT-2模型
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    本项目包含一个基于GPT-2架构、经过大规模中文语料库训练的语言模型。它能够生成流畅且连贯的中文文本，并支持多种自然语言处理任务，如文本生成和摘要提取等。 博客介绍了训练好的中文GPT2模型的相关内容。
     
  • 利用GPT-4和ChatGPT进行应用开发
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    本项目探索运用GPT-4与ChatGPT技术构建创新应用的可能性，旨在提升用户体验、自动化服务及智能化交互水平。 2023年6月出版的新书适合中高级技术人员参考学习使用。主要内容包括： 第一章：GPT-4 和 ChatGPT 基础知识 第二章：深入探讨 GPT-4 和 ChatGPT API 第三章：解锁 GPT-4 和 ChatGPT 全部潜力的高级技术………………
     
  • GPT模型1至3简介.zip
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    本资料包包含对GPT模型从第一代到第三代的技术介绍和解析，涵盖其架构、功能及应用场景。 GPT模型是一种先进的自然语言处理技术，它能够生成与人类对话极为相似的文本，并且具备理解和回答各种主题问题的能力。这种模型通过深度学习算法训练而成，在大规模语料库上进行预训练以掌握丰富的语言知识。此外，GPT还支持多种任务如问答、翻译和摘要等，为自然语言处理领域提供了强大的工具。 在实际应用中，GPT能够帮助开发者创建更加智能的应用程序和服务，提高人机交互的质量与效率。同时它也为学术研究者提供了一个探索深度学习技术的平台，在推动人工智能的发展方面发挥了重要作用。
     
  • 人工智能-GPT聊天模型
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    本项目聚焦于探索和开发基于GPT的人工智能对话系统，旨在构建一个能够理解自然语言并进行流畅交流的先进聊天机器人。 ChatGPT是由OpenAI开发的一款聊天机器人模型，能够模拟人类的语言行为并与用户进行自然的交互。其名称源于使用的技术——GPT-3架构（即生成式预训练Transformer第3代）。ChatGPT的核心技术是基于GPT-3架构构建的，通过大量数据训练来模仿人类语言，并利用语法和语义分析能力产生易于理解的文本。它能够根据上下文提供准确且恰当的回答并模拟多种情绪与语气，为用户提供更加真实自然的对话体验。 此外，ChatGPT的应用场景十分广泛，可用于处理各种类型的对话任务如聊天机器人、问答系统以及客服服务等，并适用于多项自然语言处理工作例如摘要生成、情感分析及信息提取。在具体应用中，比如在一个问答平台上，它可以提供准确的答案来解决用户疑问；而在客户服务领域，则可以帮助客户解决问题以提高服务质量。 未来的发展方向上，ChatGPT可能会采用更多先进的语言模型和深度学习技术进一步提升性能，并拓展至更多的应用场景为更广泛的人群服务。