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Mar 14 7 tweets 3 min read
#GPT-4 发布
openai.com/product/gpt-4

1.目前面向Plus付费用户提供服务
2.API开发者可以通过这个链接提交waitlist申请
openai.com/waitlist/gpt-4…

#gpt4
看几个官方给出的GPT-4能做、GPT-3做不到的事情:

1.强大的写作和协作能力:

以下提问是让GPT-4写一下有关灰姑娘的故事,要求每个单词的第一个字母要依次从a~z,不允许有重复 Image
2.支持多模态:

具体形式是支持文本和图像混编的输入,然后GPT-4给出文本输出。
以下提问让GPT-4根据图中的原料,给出能做哪些菜: Image
3. 超长上下文

以下示例中,让GPT-4从一个维基百科页面读取内容,并根据内容回答问题。

openai声称GPT-4支持超过25000个单词的上下文,我前两天的推文中也说过现阶段完全不用去优化4096 Token的限制问题,GPT-4将大大提升知识库问答型的应用的能力。 Image
限制

目前我看到的:
1. 针对Plus用户开放的试用版的容量会根据需求动态调整,我估计指的是请求频率、以及上下文上限会根据全局请求量的多少来调整。
2.多模态的图片输入功能貌似当前还未开放(有试用的小伙伴可以看下)。
价格

GPT-4将提问价格和回答价格分开了,并且按照8K上下文和32K上下文也给出不同的价格。所以有四档价格的。具体价格如下(比gpt-3.5-turbo贵不少): Image
补充一个刚刚的发布直播里给的例子(多模态+代码生成):

1. 在纸上画一个网站的原型图
2. 照相
3. 传给ChatGPT,告诉他生成一个网站的需求
4. GPT理解并生成网站代码 ImageImageImageImage

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Mar 14
主流稳定币数据跟踪

数据含义:
1.直方图值<0:代表MACD线小于信号线,长期利空趋势
2.直方图值>0:代表MACD线大于信号线,长期利好趋势
3.直方图深色:代表环比加速,深绿短期利好趋势
4.直方图浅色:代表环比减速,浅绿短期利空趋势

详细说明:


#stablecoin #稳定币
上周数据:

上周末由于USDC背后SVB银行的暴雷,导致大量用户将USDC赎回USD或者换成USDT避险。
具体数据上看,上周USDT供应量增长了9亿左右(图1),USDC供应量减少了31亿左右(图2)。 ImageImage
Mcap/TVL

Mcap/TVL是稳定币的总市值和TVL的比值,反应了链上稳定币的资金使用率情况。
使用率越高Mcap/TVL比值越小,代表市场情绪倾向乐观,
使用率越低Mcap/TVL比值越大,代表市场情绪倾向悲观。
Read 4 tweets
Mar 8
AI提示工程系列第五篇:构建一个基于知识库的AI机器人

1/12
在第二篇讲了如何让ChatGPT写长文,是从生成的角度来说。
那如果我们手头有一套知识库,如何根据知识库来建立一个类似 #chatpdf 的问答系统呢?今天就来聊聊这个话题👇🧵

#AI #ChatGPT #提示工程 #promptengineering #SemanticSearch
2/12
本文偏系统设计方面,适合于AI领域的产品/技术同学阅读。

没看过前四篇的朋友可以回顾一下:
3/12
假设我们的场景是要建立一个公司的AI自动客服系统,手头有公司的一整套知识库。

我们清楚ChatGPT有4096的Token上下文的限制,是无法一次性将整套知识库灌给ChatGPT的。这就要求我们想办法将数据“剪枝”,而剪枝的方法就是将用户的“问题”和知识库中可能的“段落上下文”联系起来。
Read 12 tweets
Mar 7
主流稳定币数据跟踪

数据含义:
1.直方图值<0:代表MACD线小于信号线,长期利空趋势
2.直方图值>0:代表MACD线大于信号线,长期利好趋势
3.直方图深色:代表环比加速,深绿短期利好趋势
4.直方图浅色:代表环比减速,浅绿短期利空趋势

详细说明:


#stablecoin #稳定币
上周数据:

USDT供应直方图,上周继续上升。当前处在长期中性+短期利好趋势
Mcap/TVL

Mcap/TVL是稳定币的总市值和TVL的比值,反应了链上稳定币的资金使用率情况。
使用率越高Mcap/TVL比值越小,代表市场情绪倾向乐观,
使用率越低Mcap/TVL比值越大,代表市场情绪倾向悲观。
Read 5 tweets
Feb 28
AI提示工程(PE)小技巧系列第四篇:自然语言编程

今天看到特斯拉前AI主管说过的一句话:The hottest new programming language is English.

我认为这里的"English"可以改为"natural language"

今天就来实验下:👇🧵

#AI #ChatGPT #promptengineering

之前的三篇,没看过的朋友可以回顾一下:
首先,我这里有如下图文本,我希望将此文本中的“时间”和“事件”分组聚合显示。首先,给出明确的指令、格式要求、以及输入内容:

可以看到,ChatGPT给出的答案不全,且有错误
利用前面讲过的Few-Shot技巧,给出几个示例:
Read 8 tweets
Feb 28
主流稳定币数据跟踪

数据含义:
1.直方图值<0:代表MACD线小于信号线,长期利空趋势
2.直方图值>0:代表MACD线大于信号线,长期利好趋势
3.直方图深色:代表环比加速,红色短期利空趋势
4.直方图浅色:代表环比减速,粉色短期利好趋势

详细说明:


#stablecoin #稳定币
上周数据:
USDT供应直方图,突破0轴后,上周继续上升。当前处在长期中性+短期利好趋势
Mcap/TVL

Mcap/TVL是稳定币的总市值和TVL的比值,反应了链上稳定币的资金使用率情况。
使用率越高Mcap/TVL比值越小,代表市场情绪倾向乐观,
使用率越低Mcap/TVL比值越大,代表市场情绪倾向悲观。
Read 4 tweets
Feb 27
AI提示工程(PE)小技巧系列第三篇:回答的多样性

有没有发现有时我们需要简单且明确的答案,ChatGPT却给出了非常“发散”的答案?
又或者我们有时希望他的回答能更具有“多样性”和“创造性”一些?今天就来聊聊这个👇🧵

#AI #ChatGPT #promptengineering

之前的两篇,没有看过的朋友可以回顾一下:
对于同样的问题,ChatGPT会有很多备选的不同答案,而这些答案在“创造性”和“可预测性”之间的选择是由“温度”来控制的。

“温度”是一个从0~1的值,温度越低,代表可预测性越强,答案会更加单一明确;温度越高,代表创造性越强,答案会更加多样化。 Image
在API中我们可以直接通过参数控制“温度”值的高低。
在网页中和ChatGPT对话时,虽然不能直接控制,但我们可以通过Prompt技巧来让ChatGPT调整结果的多样性,如下图举例: ImageImage
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