ChatGPT 拓展资料：ChatGPT 和预训练模型实战课 继续阅读

DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练，让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍 继续阅读

本文尝试用现在最火的chatGPT在工作中提高生产力。 具体背景如下：在训练模型过程中，为了避免资源抢占，我指定了其他的gpu来提高模型训练效率，但是发现训练的时候模型正常，但是在模型预测的时候一直报错，尝试gpu=1，2，3都报错。gpu=0，或者是不设置都不会出错。 预测的时候具体报错内容如下： XGBoostError: b' 继续阅读

文章目录🐣 一、发展历程🔴 1、基本概念🟠 2、演化过程🐤 二、模型训练机制 🐣 一、发展历程 🔴 1、基本概念 ChatGPT是一个采用基于GPT-3.5（Generative Pre-trained Transformer 3.5）架构开发的大型语言模型，与InstructGPT模型是姊妹模型（sibling model&#x 继续阅读

这篇对支持 ChatGPT 的机器学习模型的温和介绍，将从大型语言模型的介绍开始，深入探讨使 GPT-3 得到训练的革命性自我注意机制，然后深入研究人类反馈的强化学习，使 ChatGPT 与众不同的新技术。  大型语言模型 ChatGPT 是一类被称为大型语言模型 (LLM) 的机器学习自然语言处理模型的外推。LLM 消化大量文本数据并推断文本中单词之间的关系。随着我们看到计算能力的进步，这些模型在过去几年中得到了发展。随 继续阅读

前言近期，ChatGPT成为了全网热议的话题。ChatGPT是一种基于大规模语言模型技术（LLM， large language model）实现的人机对话工具。但是，如果我们想要训练自己的大规模语言模型，有哪些公开的资源可以提供帮助呢？在这个github项目中，人民大学的老师同学们从模型参数（Checkpoints）、语料和代码库三个方面，为 继续阅读

前言 ChatGPT基本信息&原理 ChatGPT基本信息 研发公司：OpenAI 创立年份：2015年 创立人：马斯克、Sam Altman及其他投资者 目标：造福全人类的AI技术 GPT(Generative Pre-trained Transformer):生成式预训练语言模型 GPT作用：问答，生成文章等 模型发展史 参数量(单位：亿) 预训练数据量( 继续阅读

“ 介绍神经网络的基本概念和结构，讨论训练实践、技巧以及网络规模的大小对模型能力的影响。同时介绍嵌入（Embeddings）概念，将高维数据映射到低维空间。通过本文，您将对神经网络有更深入的理解，有助于后面理解 ChatGPT 是怎么做的，为什么它有效。” 01 — 神经网络 那么我们用于图像识别等任务的典型模型实际上是如何工作的呢？当前最流行且最成功的方法是使用神经网络。神经网络 继续阅读

‍数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智 · 改变商业ChatGPT引发了一次AI发展的高潮，并一定程度上让AI实现了破圈。目前，ChatGPT的全球用户已经超过1亿，在整个社会层面都引起了广泛的讨论。但同时，落地困难这个AI的老大难的问题，ChatGPT一样需要面对。探索垂直行业的应用场景，是ChatGPT实现商业化突破的一个重要方向。一方面，ChatGPT产品需要强大的底层大规模预训练模型技术&# 继续阅读

1. 2023年AI十大展望：GPT-4领衔大模型变革，谷歌拉响警报，训练数据告急 新年伊始，大模型的话题热度不减。ChatGPT展现的惊人能力将大模型研究和应用热度推向高潮，人们激烈讨论着这个高级“物种”的推出意味着什么。 本文作者Rob Toews发布了2023年AI发展的十大预测，整体来看，大部分预测都离不开“大模型”这个关键词，具体分析也有其道理。当然，其中的 继续阅读

4月12日，微软宣布开源了Deep Speed Chat，帮助用户轻松训练类ChatGPT等大语言模型，使得人人都能拥有自己的ChatGPT！（国内chatgpt平台阿猫智能机器人项目合作地址：3AMaoGptChat, AI, APIhttp://1search.top/  据悉，Deep Speed Chat是基于微软Deep Speed深度学习优化库开发而成，具备训练、强化推理 继续阅读

近年，火出圈的 ChatGPT 掀起了久违的人工智能的热潮，如何更好地让人工智能真正为企业所用，也成了近期的热门话题。大数据和人工智能两者相辅相成，人工智能的训练以大量数据作为基础，而数据的价值则需要人工智能的充分挖掘。 在训练人工智能时，一般需要经过数据收集、数据清洗、特征提取、模型选择、模型训练、模型测试、部署等一系列步骤。在这一过程中，数据质量的高低对于人工智能的更新迭代极为重要。这也和 继续阅读