GPTForMe
Загрузите свой собственный контент, а затем задайте вопросы о нем
-
входит в Mail.ru GroupРЕКЛАМАКурс Machine Learning и Deep Learning
Машинное обучение и нейросети- Создание ML-моделей
- Data Science
- Обучение нейросетей
- EORA, NVIDIA - партнеры курса
Срок обучения5 месяцев
Стоимость от2 895 ₽/мес
Реклама. ООО Скилфэктори, ИНН 9702009530, erid: LdtCKgHnn
-
входит в Mail.ru GroupРЕКЛАМАКурс по нейронным сетям
Обучение нейросетей- Применение DL для бизнеса
- Data Science
- Опыт обучения 7 нейросетей
- NVIDIA - партнер курса
Срок обучения2,5 месяца
Стоимость от1 945 ₽/мес
Реклама. ООО Скилфэктори, ИНН 9702009530, erid: LdtCKgHnn
-
входит в Mail.ru GroupРЕКЛАМАПрофессия Data Scientist
Дата сайентист- Математика для ML с азов
- Машинное обучение
- Создание ML-моделей
- Работа с нейросетями
Срок обучения25 месяцев
Стоимость от6 790 ₽/мес
Реклама. ООО Скилфэктори, ИНН 9702009530, erid: LdtCKgHnn
-
Премия Рунета 2022РЕКЛАМАПрофессия Data Scientist
Дата сайентист- Математика для Data Science
- Машинное обучение
- Создание ML-моделей
- Yandex Cloud - партнер курса
Срок обучения12 месяцев
Стоимость от8 335 ₽/мес
Реклама. ЧОУ ЧАСТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ СКИЛБОКС (КОРОБКА НАВЫКОВ), ИНН 9704088880, erid: LdtCKHfVR
-
РЕКЛАМАНейросети для каждого: как решать рабочие задачи быстрее
Решение рутинных задач с помощью ИИ- Создание креативов, текстов, скриптов
- Генерация кода
- Анализ конкурентов
- Экономические и финансовые расчеты
Срок обучения1 месяц
Стоимость от2 310 ₽/мес
Реклама. ООО Нетология, ИНН 7726464125, erid: LdtCKCxkP
Описание GPTForMe
GPTfor.me — это инструмент, который позволяет пользователям загружать свой собственный контент для использования в качестве контекста для GPT-3. Это позволяет пользователям спрашивать GPT-3 о темах, о которых он может не знать. Инструмент использует метод семантического поиска с вложениями OpenAI для создания вложений как для загруженного контента, так и для подсказки. Эти вложения затем используются для расчета наиболее релевантного контента для отправки в GPT-3 в качестве контекста, что помогает GPT-3 генерировать более точные ответы. Этот метод может быть полезен для целого ряда вариантов использования, таких как взаимодействие с интересным контентом, помощь учащимся в обучении быстрее, ответы на вопросы о внутренних документах, обучение клиентов продуктам и обобщение ключевых мыслей конференции.
