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GPT-4 通过 297 个波兰书面理事会认证考试
通过在 297 个考试中测试 Generative Pretrained Transformer（GPT）模型的性能，研究结果显示 GPT-3.5 没有通过任何考试，而最新的模型 gpt-4-0125 成功通过了 222 个考试（75%）。
PDF2 months ago
PagPassGPT: 基于模式引导的密码猜测与生成预训练变压器
PagPassGPT 是一种基于 Generative Pretrained Transformer (GPT) 的密码猜测模型，利用模式结构信息进行策略引导猜测，从而显著提高猜中率；此外，我们提出了 D&C-GEN 来减少生成密码的重复率
PDF3 months ago
未来蓝图：基于层次化零样本和少样本分类器的自动项目分类
通过使用零样本学习和少样本学习的生成预训练转换器（GPT）分类器，该研究揭示了一种新的方法，通过人类语言描述定义类别，实现分层项目分类，并显著缩短分类时间，确保一致性和持续性。
PDF7 months ago
神经形态学：用于脑数据的多模态和多任务生成预训练
神经形态学数据的生成预训练变换器模型 Neuroformer 能分析神经数据集及其出现的属性，并推动与大脑相关的模型和假设的发展。
PDF8 months ago
大型语言模型的一次性敏感度感知混合稀疏剪枝
通过基于 Hessian 灵敏度感知的混合稀疏剪枝方法，我们提出了一种剪枝 LLMs 的方法，以至少达到 50% 的稀疏度，而不需要任何重新训练，该方法适应性地分配稀疏度，减少了剪枝引起的错误，同时保持了整体稀疏度水平，并且在稀疏度极高时表
PDF9 months ago
GPT 促进的材料语言处理加速
材料语言处理 (MLP) 是材料科学研究的关键推动者之一，通过从大量的材料科学文献中提取结构化信息，使得研究变得可能。我们开发了基于生成预训练变换器 (GPT) 的流水线工具，其中基于先前 MLP 模型的复杂架构被战略性的提示工程设计所取代
PDFa year ago
SentimentGPT：利用 GPT 进行高级情感分析及其与当前机器学习的区别
本研究以简单明了的方式，对各种生成预训练变压器（GPT）方法在情感分析中的应用进行了全面的探讨，特别是在 SemEval 2017 数据集的第四项任务中。通过三种主要策略：1）使用先进的 GPT-3.5 Turbo 进行提示工程，2）对 G
PDFa year ago
通过 Codewars 的 Katas 评估 GPT 的编程能力
本研究评估了 GPT-3.5 和 GPT-4 编程模型的编程熟练度，这些模型对于不同难度级别的编程问题的求解存在明显的局限性，作者提出了一个融合了问题难度和解题时间的编程问题复杂性度量标准，并强调了需要在 AI 模型中加入验证和创造性思维能
PDFa year ago