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培训计算最佳的大语言模型
Layton，D。“ Chatgpt - 我们如何到达今天的位置 - GPT开发的时间表。” https://medium.com/@dlaytonj2/chatgpt-how-we-we-got-to-wher-we-we-are-today-a-timeline-timeline-fppt-development-f7a35dcc660e（2023）。Lubbad，M。“ GPT-4参数：无限制指南NLP的游戏规则改变者。”https://mlubbad.medium.com/the-ultimate-guide-to-gpt-4-parameters-verything-nything-to-to-to-to-to-to-about-about-about-about-about-about-nlps-changer-changer-109b87678555a（2023）。Shree，P。“开放AI GPT模型的旅程。”https://medium.com/walmartglobaltech/the-journey-open-open-ai-gpt-models-32d95b7b7fb2（2020）。
高级大型语言模型和可视化工具用于数据分析学习
结果：结果显示了基于将GPT（例如GPT）与LIDA等专业框架集成的高级生成AI工具（例如LIDA）集成的方法的变化潜力。较高水平的参与者偏好表明这些方法比传统发展方法的优越性。此外，我们的发现表明，不同方法的学习曲线差异很大。由于学习者在开发项目和解释结果时遇到了技术困难。我们的发现表明，LIDA与GPT的整合可以显着增强先进技能的学习，尤其是与数据分析相关的技能。我们旨在建立这项研究，作为在教育环境中有条不紊地采用生成AI工具的基础，为在这些关键领域提供更有效和全面的培训铺平了道路。
释放LLM量子计算的潜力
摘要 - LARGE语言模型（LLMS）为对话AI的发展做出了明显的贡献，并且具有巨大的潜力，可以帮助各种AREAS的科学研究。本文试图解决以下问题：当前的生成预先训练的变压器（GPT）为嘈杂的中间规模量子（NISQ）技术的发展提供了哪些机会？此外，即将到来的GPT发电以推动耐断层量子计算（FTQC）中的研究边界具有哪些潜力？在本文中，我们实施了QGAS模型，该模型可以迅速提出有希望的Ansatz架构，并通过包括量子化学和量子融资任务在内的应用基准进行评估。我们的结果表明，经过有限数量的及时指南和迭代，我们可以获得高性能的ANSATZ，能够产生可比较的结果，这些结果通过最先进的量子体系结构搜索方法实现。这项研究提供了一个简单的概述，概述了GPT在支持量子计算研究方面的能力，同时强调了当前GPT的局限性。此外，我们在量子研究中讨论了LLM的未来派应用程序。索引术语 - LARGE语言模型，量子计算
生命科学供应链中的人工智能
首先，我们来了解一下什么是通用技术 (GPT)。简而言之，GPT 是一种推动经济增长并改变“家庭生活和企业经营方式”的技术 ii。现代 GPT 包括电子表格、云计算和 SWIFT 银行系统。与这些技术一样，AI 在整个生命科学价值链中显示出广泛的适用性 iii。具体而言，AI 在需求预测、制造以及库存和物流管理中提供了直接的用例，不仅能够了解企业控制范围内的制造和供应链参数，还能考虑客户偏好和实时外部因素，如天气和地缘政治事件，从而做出实时建议。所以，AI 不仅仅是炒作。它是一个具有巨大潜力的推动者，可以使生命科学供应链具有弹性、响应能力和智能。
荷兰的AI技术生态系统
人工智能（ai）是数字化转型的关键技术之一。荷兰已将人工智能视为解决社会挑战和提高盈利能力最有前景的技术之一。企业、投资者、科学家和政策制定者甚至将人工智能指定为具有革命性潜力的“通用技术”（GPT）。 1.2 GPT 是一种具有颠覆性潜力的技术，可以改变经济中的产品、流程和服务。先前的通用技术包括蒸汽机、电力和内燃机。 3 与仅由人类控制的系统相比，人工智能可以使流程更有效、更快速、更安全、更可持续。
利用人工智能促进公共卫生 - 期刊
人工智能 (AI) 及其在医疗保健领域的应用引起了媒体的关注，尤其是自 2022 年底发布生成式预训练 Transformer (GPT) 大型语言模型以来。在医学文献中，AI 在医学和临床护理中的应用更加温和、平衡和持久，过去 20 年中 PubMed 结果数量呈指数级增长。AI 似乎已成为医疗保健未来不可或缺的一部分，美国国家医学院将 AI 作为更敏捷的医学未来的一部分 [ 1 ]，《新英格兰医学杂志》推出了专门针对该主题的新系列和期刊 [ 2 ]，世界卫生组织发布了有关其道德使用和治理的指导 [ 3 ]。人们考虑使用 AI 来扩展医疗服务提供者队伍，作为临床护理的辅助手段，提供支持诊断和治疗的合理、连贯和准确的信息，尽管对医生专家和 AI 模型的回答进行直接比较的结果好坏参半。虽然 GPT 模型可以通过医学院入学考试和国家医师执照考试 [ 4 ]，并提供比医生的回答更受欢迎、更长、更有同理心的医学问题答案 [ 5 ]，但结果可能不完美。人类也是不完美的。在过去的四十年里，达特茅斯地图集项目 [ 6 ] 记录了医疗服务利用率和护理质量明显不合理的变化。这种变化可能导致患者伤害：在美国，每年有大量死亡归因于诊断错误 [ 7 ]。由于医疗服务提供者在工业化国家提供的护理质量水平不同，而且没有有效、公开的方法来可靠地选择更高质量的医疗服务提供者，因此尚不清楚医疗服务提供者生成的医疗建议是否比 GPT 生成的医疗建议更好。事实上，GPT 生成的建议可能非常有助于提高医疗服务提供者的护理质量——将最新发现、护理建议和指南遵守建议无缝集成到临床工作流程中。在医疗服务受限的地方，改善护理质量和获得医疗服务的机会可能最大，这增加了 GPT 不仅可以改善那些可以获得医疗保健的人的护理质量，还可以大大提高世界上 40 亿医疗服务有限的人的获得医疗服务的机会（和护理质量）。生活在中低收入国家 (LMIC) 的人可能是此类使用的最大受益者。重要的是，GPT 可能会给那些目前医疗服务有限的人带来好处。据估计，科学证据和循证医学在患者护理中的广泛应用之间有 17 年的差距，而有害或无益护理的消除则需要更长的时间 [8]。使用 GPT 将最新发现整合到护理途径中可以大大缩短这一差距——允许几乎实时地将新证据应用于临床实践。虽然只有当算法安全、可靠且代表所服务人群时，AI 才会有效，但在中低收入国家，负责任且合乎道德地开发的 AI 可能有助于改善公共卫生，部分原因是生活在中低收入国家的人们通常可以接入宽带并使用手机。这样的联系将有助于人们使用 GPT 询问与他们的健康问题相关的问题。作为公共资助的社区卫生工作者的补充，GPT 可能成为
探索人工智能作为通用用途......
人工智能 (AI) 通常被定义为具有深远经济和社会影响的下一代通用技术 (GPT)。我们研究了四种专利 AI 分类方法在多大程度上重现了 GPT 类特征：(1) 内在增长、(2) 普遍性和 (3) 创新互补性。通过研究 1990 年至 2019 年的美国专利，我们发现四种方法（关键词、科学引文、WIPO 和 USPTO 方法）在将所有专利的 3-17% 归类为 AI 方面有所不同。尽管基于关键词的方法识别出的 AI 专利集最小，但其内在增长和普遍性最强。WIPO 和科学方法产生的每个 GPT 特征都不太明显，而专利数量最多的 USPTO 集产生的特征最弱。这四种方法之间缺乏重叠和异质性，强调了对人工智能创新政策的评估可能对分类方法的选择很敏感。
大语模型的潜力在产生多重...
在本研究中使用了一种定制的Chatgpt，称为GPTS [15] [15]，结果模型被称为“ Physio Exam gpt”。自定义过程涉及两个主要组成部分：首先，一个包括340个MCQ的知识库以及相应的正确答案，解释和链接的主题，这些主题是从第57届日本和第58届日本国家物理治疗师的国家许可检查中得出的。作者开发了这些解释和相关主题，如附录部分（补充1）所示。第二，量身定制的提示配置旨在使用户能够输入相关主题，从而使GPT可以根据知识库中嵌入的信息生成MCQ。提示设计的细节在补充2中列出；如上所述，自定义过程有意限于嵌入“知识”（MCQ）并配置“提示”，而没有其他微调或模型调整。生成的问题仅依赖于自定义GPT框架的标准功能。
从PWM输出开始使用RA Family的子纳秒延迟申请
为了易于理解PWM生成和延迟生成电路，该应用程序项目涵盖了初始化过程和调整PWM输出波形中上升边缘和降落边缘的步骤，该步骤是从GPT通道0到3的输出。该项目还包括用于用户按钮中断的GPT计时器配置和触发源配置，这些中断用于用户交互。您可以使用此示例配置并根据需要更改不同的设置来触发/结束操作。
