ChatGPT データの収集と学習、継続的な更新...
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アプリケーションに合わせてモデルをカスタマイズする方法を学びます - openai 公式 Web サイトの参考資料。
エンベディングとは - openai 公式サイト参考資料
LlamaIndex - LlamaIndex (GPT インデックス) は、LLM を外部データと接続するプロジェクトです。
llamahub - これらのローダーの 1 つ以上を使用して、カスタム データ ソースを LLM に接続します (LlamaIndex または LangChain 経由)。
ChatGPT API を使用してカスタム ナレッジ ベース AI チャットボットをトレーニングする方法 - 独自のデータで独自の ChatGPT をトレーニングする
LlamaHub - これは、すべてのデータ ローダー/リーダー向けの、コミュニティによって作成されたシンプルなライブラリです。目標は、大規模な言語モデルをさまざまな知識ソースに非常に簡単に接続できるようにすることです。
LangChain - 大規模言語モデル (LLM) は革新的なテクノロジーになりつつあり、開発者は以前は構築できなかったアプリケーションを構築できるようになります。 しかし、これらの LLM を単独で使用するだけでは、真に強力なアプリケーションを作成するには不十分であることがよくあります。本当の威力は、LLM を他の計算ソースや知識源と組み合わせたときに発揮されます。
LangChain を使用して OpenAI のトークン制限を回避し、テキストの概要を生成する - LangChain を使用してテキストの概要を生成する
Pinecone の代替 - Chroma オープン ソース ベクトル データベース ストア OpenAI Embedding ベクトル データ - nan
松ぼっくりベクトル データベースの概要 - OpenAI 埋め込みベクトル データ ストレージ - nan
gpt4-pdf-chatbot-langchain - 新しい GPT-4 API を使用して、複数の大きな PDF ファイル用のチャット GPT チャットボットを構築します。
nanoGPT - 中型 GPT のトレーニング/微調整のための最もシンプルかつ最速のリポジトリ。
Andrej Karpathy によるゼロからの GPT の段階的な実装 - 参考文献
上記の情報は学習と参考のためにインターネットから収集したものです。侵害がある場合は、削除するために私に連絡してください。 v: dudu2650917