ChatGPT está probando capacidades nativas de análisis de archivos, y DALL· E 3 puede P figura! Comunidad Abierta original de AIGC Comunidad Abierta de AIGC 30/10/2023 08:27 Publicado en Hebei
El 29 de octubre, algunos usuarios compartieron en las plataformas sociales que ChatGPT Plus está probando la función nativa de carga y análisis de archivos, que puede hacer preguntas y buscar archivos PDF cargados y otros archivos de datos a través de preguntas y respuestas de texto.
Por ejemplo, cargando un archivo PDF de 50 páginas del manual del empleado y luego haciéndole una pregunta a ChatGPT, ¿puede ayudarme a resumir los 5 puntos centrales del manual? ¿Cuáles son las sanciones para los nuevos empleados que rompen las reglas?
De hecho, la función de análisis de archivos no es nueva, y los usuarios pueden lograrlo con la ayuda de funciones de complementos de terceros lanzadas por ChatGPT en los primeros días. Sin embargo, no es comparable a la nativa en términos de rendimiento, eficiencia y comprensión contextual de cantidades masivas de datos.
Si agrega la función de análisis de código lanzada por ChatGPT antes, los usuarios pueden generar directamente gráficos visuales basados en los archivos cargados a través de preguntas y respuestas, lo que es de gran ayuda para el personal comercial como finanzas, marketing y marketing.
No es necesario escribir una sola línea de código, cambiar entre varias herramientas y realizar todos los análisis de datos y crear gráficos de datos visuales en una sola plataforma.
El usuario mostró las capacidades de análisis de PDF de ChatGPT: cargó una descripción del modelo de lenguaje grande de código abierto Mistral 7B, luego hizo una pregunta para resumir el PDF en dos oraciones.
ChatGPT responde: Mistral 7B es un modelo de lenguaje de 7 mil millones de parámetros que supera a los modelos existentes en una variedad de puntos de referencia, al tiempo que mejora el rendimiento mediante la atención de consultas agrupadas y la atención de ventanas deslizantes. Fue lanzado bajo la licencia Apache 2.0 y demostró un alto rendimiento e inferencia eficiente, especialmente en tareas de inferencia, matemáticas y generación de código.
También admite múltiples rondas de modo de preguntas en profundidad, por lo que puede continuar haciendo preguntas, ¿cuánto más alta es la puntuación de la prueba de Mistral7B en el punto de referencia PIQA que Code llama?
Otra característica de prueba de gran éxito es que los usuarios pueden cargar imágenes para hacer mapas P en ChatGPT. Para ello se utiliza el modelo de grafos Wensheng recientemente lanzado por ChatGPT, DALL· E 3 y demuestra una fuerte comprensión semántica.
Por ejemplo, sube una imagen de un carpincho y haz que la regenere al estilo Pixar.
Esta comprensión semántica granular y el control de imágenes son aún más fáciles y convenientes que Midjourney. Además, OpenAI ha optimizado otras funciones.
Por ejemplo, en lugar de tener que seleccionar el modo "Navegar con Bing" en el menú desplegable GPT-4, ChatGPT puede adivinar si necesita conectarse a Internet en función del contexto.
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ChatGPT está probando capacidades nativas de análisis de archivos, y DALL· E 3 puede P figura! Comunidad Abierta original de AIGC Comunidad Abierta de AIGC 30/10/2023 08:27 Publicado en Hebei
Fuente original: AIGC Open Community
El 29 de octubre, algunos usuarios compartieron en las plataformas sociales que ChatGPT Plus está probando la función nativa de carga y análisis de archivos, que puede hacer preguntas y buscar archivos PDF cargados y otros archivos de datos a través de preguntas y respuestas de texto.
Por ejemplo, cargando un archivo PDF de 50 páginas del manual del empleado y luego haciéndole una pregunta a ChatGPT, ¿puede ayudarme a resumir los 5 puntos centrales del manual? ¿Cuáles son las sanciones para los nuevos empleados que rompen las reglas?
De hecho, la función de análisis de archivos no es nueva, y los usuarios pueden lograrlo con la ayuda de funciones de complementos de terceros lanzadas por ChatGPT en los primeros días. Sin embargo, no es comparable a la nativa en términos de rendimiento, eficiencia y comprensión contextual de cantidades masivas de datos.
No es necesario escribir una sola línea de código, cambiar entre varias herramientas y realizar todos los análisis de datos y crear gráficos de datos visuales en una sola plataforma.
El usuario mostró las capacidades de análisis de PDF de ChatGPT: cargó una descripción del modelo de lenguaje grande de código abierto Mistral 7B, luego hizo una pregunta para resumir el PDF en dos oraciones.
ChatGPT responde: Mistral 7B es un modelo de lenguaje de 7 mil millones de parámetros que supera a los modelos existentes en una variedad de puntos de referencia, al tiempo que mejora el rendimiento mediante la atención de consultas agrupadas y la atención de ventanas deslizantes. Fue lanzado bajo la licencia Apache 2.0 y demostró un alto rendimiento e inferencia eficiente, especialmente en tareas de inferencia, matemáticas y generación de código.
También admite múltiples rondas de modo de preguntas en profundidad, por lo que puede continuar haciendo preguntas, ¿cuánto más alta es la puntuación de la prueba de Mistral7B en el punto de referencia PIQA que Code llama?
Por ejemplo, sube una imagen de un carpincho y haz que la regenere al estilo Pixar.
Por ejemplo, en lugar de tener que seleccionar el modo "Navegar con Bing" en el menú desplegable GPT-4, ChatGPT puede adivinar si necesita conectarse a Internet en función del contexto.