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

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

 "ChatGPT3.5" 不是一个官方的、标准的模型版本。可能它是某个团队或个人开发的模型，如果您能提供更多的上下文和信息，我会很高兴为您提供更准确的答案。 通常来说，GPT-3是目前最为先进的通用自然语言处理模型之一，它训练的过程需要大量的计算资源和时间。因此，一般会选择使用云计算平台来进行训练任务。 作为一个通用的模型， GPT-3 被广泛部署在多个云计算平台上，包括&#x 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

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

ChatGPT 拓展资料：ChatGPT 和预训练模型实战课 继续阅读

在ChatGPT的训练过程中，使用了Docker等容器技术来支持实现训练过程中不同组件之间的隔离，并且使部署和运行更加快速和可靠。 Docker是一种开源的容器化平台，可以创建、部署和运行应用程序的容器。使用Docker技术，可以先将训练任务需要的环境和软件组件打包到容器镜像中，然后在不同的系统和环境中使用该容器镜像，使系统间的组件隔离，降低不同组件之间产生干扰和冲突的概率，保证训练 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

之前由于ChatGpt处处受限，又没法注册的同学们有福了，我们可以在自己电脑上本地化部署一套AI语言模型，且对于电脑配置要求也不是非常高，对它就是RWKV。 关于RWKV RWKV是一个开源且允许商用的大语言模型，灵活性很高且极具发展潜力，它是一种纯 RNN 的架构，能够进行语言建模，目前最大参数规模已经做到了 14B，该模型训练由Stability赞助。本文发布时R 继续阅读

目录 一、简单介绍 二、安装教程  三、使用教程  四、总结 一、简单介绍 ChatGPT是一个大型多模态模型，可以接受图像和文本输入，并生成文本输出。GPT-4是基于Transformer的模型，经过训练后可以预测文档中的next token。为了提高准确性和确保GPT-4遵守行为规范，OpenAI在预训练阶段使用RLHF，同时在后训练过程中控制模型。根据OpenAI GPT-4发布会以及OpenAI 继续阅读

ChatGPT介绍 ChatGPT是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型。它是GPT-3模型的变体，GPT-3经过训练，可以在对话中生成类似人类的文本响应。ChatGPT 旨在用作聊天机器人，我们可以对其进行微调，以完成各种任务，如回答问题、提供信息或参与对话。与许多使用预定义的响应或规则生成文本的聊天机器人不同，ChatGPT经过了训练，可以根据接收到的输入生成响应，从而生 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