英伟达“AI核弹”Blackwell在GTC开发者大会上“炸翻全场”，创始人黄仁勋在稍后的投资交流会上继续“大杀四方”。
黄仁勋指出，Blackwell不仅仅是一块芯片，还是一个计算机系统。Blackwell极大地提升了行业标准，即便是ASIC也难以匹敌。英伟达构建了一台完整的超级计算机，提供从芯片到系统，到互连、NVLinks、网络、软件的全套解决方案。
英伟达表示Blackwell将在今年晚些时候发货，但没有给出更具体的时间表。英伟达方面称，已与客户讨论设计需求，但上市初期可能存在供应限制。
黄仁勋预测，机器人的ChatGPT时刻指日可待，英伟达已经为机器人构建了一个全新的“操作系统”。
黄仁勋还强调，英伟达软件业务长期可能与芯片业务同样重要，旨在解决AI优化问题以及实时、超级计算问题，企业软件领域有巨大潜力。
现在我们来介绍以下英伟达的大语言模型llama2-70b。Cutting-edge large language AI model capable of generating text and code in response to prompts.
首先，我们需要在英伟达官网上找到相关的API-key
第二步，编写代码，调用API即可实现代码复用。
Python完整代码：
from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url = "https://integrate.api.nvidia.com/v1", api_key = "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" ) completion = client.chat.completions.create( model="meta/llama2-70b", messages=[{"role":"user","content":"什么是动态规划算法"}], temperature=0.5, top_p=1, max_tokens=1024, stream=True ) for chunk in completion: if chunk.choices[0].delta.content is not None: print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
Node版代码：
import OpenAI from 'openai'; const openai = new OpenAI({ apiKey: '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', baseURL: 'https://integrate.api.nvidia.com/v1', }) async function main() { const completion = await openai.chat.completions.create({ model: "meta/llama2-70b", messages: [{"role":"user","content":"什么是动态规划算法"}], temperature: 0.5, top_p: 1, max_tokens: 1024, stream: true, }) for await (const chunk of completion) { process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || '') } } main();
Shell脚本代码：
curl https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer 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" \ -d '{ "model": "meta/llama2-70b", "messages": [{"role":"user","content":"什么是动态规划算法"}], "temperature": 0.5, "top_p": 1, "max_tokens": 1024, "stream": true }'
最后我们在相应的编译器执行代码即可，在这里我们使用Python版代码执行：
import networkx as nx # 创建一个图 G = nx.Graph() G.add_nodes([0, 1, 2, 3, 4]) G.add_edges([ (0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4) ]) # 定义距离和权重 distance = {0: 0, 1: 10, 2: 20, 3: 30, 4: 40} weight = {0: 0, 1: 5, 2: 10, 3: 15, 4: 20} # 使用动态规划实现最短路径 distance_dp = nx.distance.dijkstra(G, distance, weight) # 打印最短路径 print(distance_dp) **输出： {0: 0, 1: 10, 2: 20, 3: 30, 4: 40}
关键代码进行解释：
**解释：**
* `networkx`库用于创建和操作图。
* `distance`和`weight`字典存储距离和权重。
* `nx.distance.dijkstra()`函数使用动态规划实现最短路径。
* `distance_dp`字典存储最短路径。
**注意：**
* 此代码假设图是连通的。
* Distance和weight值可以根据实际情况调整。
* 权重可以是任何数值，但必须与距离一致。
Process finished with exit code 0
总结 ：
ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理模型，其工作原理基于神经网络技术。以下是ChatGPT的工作原理和一些功能：
工作原理：
1. 模型架构：** ChatGPT基于Transformer架构，这是一种强大的神经网络模型，特别适用于处理序列数据，如自然语言文本。
2. 预训练：** ChatGPT通过在大规模文本语料库上进行预训练来学习语言模型。在预训练阶段，模型通过自监督学习来预测输入文本的下一个词或序列。
3. 微调：** 在预训练完成后，ChatGPT可以通过在特定任务的数据集上进行微调来适应特定的应用场景。微调的目的是调整模型的参数，使其更好地完成特定任务，如对话生成、文本摘要等。
4. 生成：** ChatGPT是一个生成式模型，可以生成与输入文本相关的连续文本序列。这意味着它可以用于对话生成、文章创作、问题回答等任务。
功能：
1. 对话生成：** ChatGPT可以与用户进行自然语言对话，回答问题、提供建议、进行闲聊等。
2. 文本摘要：** 可以使用ChatGPT生成文本摘要，从长文本中提取关键信息并进行概括。
3. 语言理解：** ChatGPT可以理解用户输入的自然语言，并根据上下文生成响应。
4. 问题回答：** ChatGPT可以回答用户提出的问题，基于它在大规模文本语料库中所学到的知识。
5. 文本生成：** 除了对话以外，ChatGPT还可以生成各种文本，包括文章、故事、诗歌等。
6. 情感分析：** ChatGPT可以识别文本中的情感，如正面、负面或中性，有助于理解用户情感并作出相应的回应。
总的来说，ChatGPT是一种强大的自然语言处理模型，具有生成、理解和分析文本的能力，可以应用于多种应用场景，如智能客服、知识问答系统、文本摘要等。
ChatGPT模型对世界产生的影响：
1. 自然语言处理技术的进步：** ChatGPT代表了自然语言处理领域的前沿技术，它的出现推动了该领域的发展。通过预训练和微调等技术，ChatGPT在文本生成、对话理解等任务上取得了显著的进展，为语言处理技术的发展提供了新的思路和方法。
2. 改善用户体验：** ChatGPT等模型可以应用于智能客服、虚拟助手等场景，提供更智能、更个性化的用户体验。它们能够理解用户的自然语言输入，并作出相应的回应，为用户提供更高效、更便捷的服务。
3. 推动人机交互的发展：** ChatGPT等模型改变了人机交互的方式，使得人们可以使用自然语言与计算机进行交互，而不仅仅局限于键盘、鼠标等传统的输入方式。这种更自然、更直观的交互方式有助于提高用户的参与度和满意度。
4. 辅助人类创造：** ChatGPT等模型可以用于文本生成、创意助手等场景，帮助人类创造新的内容、想法和艺术作品。它们可以生成文章、故事、诗歌等各种类型的文本，为作家、编剧、艺术家等提供灵感和创作支持。
5. 挑战与讨论：** ChatGPT等模型的出现也引发了一系列讨论和挑战，涉及到语言模型的伦理、安全性、偏见等问题。人们对于如何正确应用和管理这些强大的语言模型提出了各种观点和建议，推动了相关领域的研究和探讨。
