Berbagi teknologi

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Kelahiran ChatGPT yang eksplosif di awal tahun telah memunculkan gelombang baru AI - model besar. Saya merasa malu untuk mengatakannya. Faktanya, sudah ada proposal untuk model skala besar sejak tahun lalu. Saat itu, pabrikan besar sedang melakukannya sendiri, seperti Google, Facebook, Tencent, Alibaba, dll sebenarnya menentangnya pada saat itu. Setiap perusahaan menghabiskan begitu banyak uang dan harus menghabiskan begitu banyak tenaga dan sumber daya material untuk itu, ada kemungkinan besar bahwa model tersebut pada akhirnya akan sia-sia. Kemudian startup OpenAI merilis ChatGPT, memimpin dunia. Hal ini juga mengungkap beberapa aturan. Inovasi disruptif kemungkinan besar lahir dari perusahaan baru, karena perusahaan besar terlalu nyaman dan yang mereka buat hanyalah jalur perakitan. Setiap perubahan teknologi yang besar adalah sebuah perang, yang mana gelembung, penipuan, dan pembakaran uang tidak bisa dihindari. Lalu saya harus merenung sendiri, kenapa saya tidak menyadari bahwa ini adalah inovasi disruptif seperti yang dilakukan Pak Howie di gpt3.

Setelah ChatGPT keluar, sebenarnya tidak pantas membuat model berukuran besar, kecuali Anda adalah pemain setingkat Musk, mungkin hanya membuang-buang waktu. Yang saya optimis adalah model di bidang vertikal. Hari ini hari pengembangan OpenAI mengungkapkan GPT Store (mirip dengan App Store Apple, openAI benar-benar seperti Apple...)

Jelaskan bahwa waktunya telah tiba untuk mulai mengembangkan model vertikal berdasarkan model besar tertentu.

Baru-baru ini, saya berkomunikasi dengan orang-orang besar di Silicon Valley dan akademisi. Mereka semua menggunakan GPT4 dan Github Copilot sebagai alat pengembangan sehari-hari. Kemudian saya baru-baru ini mengambil kursus prompt engineer dari Profesor Ng Enda, yang sangat ramah untuk pemula. Pemrograman yang paling rumit adalah mendefinisikan fungsi dan loop for. Namun bagian tersulitnya adalah bagian prompt, yang jelas tidak setingkat dengan beberapa kata yang kami gunakan ChatGPT setiap hari, dan bahkan lebih sulit daripada penulisan kode biasanya. (Bagian merah adalah bagian prompt) Jadi Anda harus menggunakannya bersama dengan alat yang dihasilkan oleh prompt, atau menyimpan beberapa template yang umum digunakan.

Pelajaran ini secara singkat memperkenalkan Anda pada fungsi dasar model besar, memberi Anda gambaran tentang cara kerjanya. Saya juga pernah mengerjakan proyek NLP sebelumnya, dan secara keseluruhan ini jauh lebih nyaman dibandingkan proses pembelajaran mesin tradisional. Karena saya seorang pedagang kuantitas, saya bisa secara bertahap beralih ke model besar untuk analisis data, jadi tidak perlu terburu-buru.

Pada akhirnya, apakah saya harus menggunakan API atau ChatGPT? Karena saat ini saya memposisikan model besar sebagai Pengguna daripada pengembang, dan Toko GPT-nya baru saja dimulai, jadi saya masih menggunakan ChatGPT terlebih dahulu. Harga juga merupakan faktor penting. Menurut seorang teman yang menggunakan API, saat ini biayanya beberapa ratus yuan per bulan. Strategi charge yang digunakan OpenAI mirip dengan Amazon Cloud. Awalnya Anda merasa sangat nyaman dan murah, namun kemudian Anda akan merasa patah hati saat membayar pesanan setiap bulan hahh

Oleh karena itu, sikap saya terhadap model besar adalah berkomunikasi lebih banyak dengan orang-orang di industri, tidak membiarkan diri saya tertinggal, dan melihat cara mengintegrasikan produksi dengan lebih baik. Kemudian pelajari dan tunggu sambil menggunakannya, tanpa bingung~

Manfaat pembelajaran model besar AI

Sebagai seorang veteran Internet yang antusias, saya memutuskan untuk berbagi pengetahuan AI saya yang berharga dengan semua orang. Adapun seberapa banyak yang bisa Anda pelajari, itu tergantung pada ketekunan dan kemampuan belajar Anda. Saya telah membagikan materi penting model besar AI termasuk peta pikiran pembelajaran pengantar model besar AI, buku dan manual pembelajaran model besar AI berkualitas tinggi, tutorial video, pembelajaran praktis, dan rekaman video lainnya secara gratis.

Karena terbatasnya ruang, hanya sebagian informasi yang ditampilkan.

2024baru Bahasa Indonesia: Bahasa Indonesia: CSDN Paket hadiah besar: " BERSIH Paket sumber belajar model besar" berbagi gratis

1. Satu set lengkap rute pembelajaran model besar AGI

Perjalanan pembelajaran di era model AI besar: dari dasar hingga mutakhir, kuasai keterampilan inti kecerdasan buatan!

Bagaimana cara memasuki model besar?

Jika Anda ingin sepenuhnya memahami model besar, Anda harus terlebih dahulu memahami situasi terkini model besar LLM di pasar, mempelajari bahasa Python, proyek prompt Prompt, dan kemudian memiliki pemahaman mendalam tentang Pemanggilan Fungsi, RAG, LangChain, Agen, dll.

Banyak orang tidak tahuJika saya ingin mempelajari sendiri model besar, rute apa yang harus saya ikuti?

Sumber daya terbaru dan terlengkap untuk semua model besar, termasuk [Peta Jalan Pembelajaran], [Video Belajar Mandiri Pendukung + PDF], [Pertanyaan Wawancara]Saya sudah menyelesaikan semuanya untuk Anda di sini.Dapatkan melalui kartu di bawah ini!

"Paket Hadiah Pembelajaran Pengenalan Model Besar Kecerdasan Buatan", Anda dapat memindai kode QR di bawah ini untuk mendapatkannya secara gratis!

1. Peta jalan pertumbuhan & rencana pembelajaran
Untuk mempelajari suatu teknologi baru, sebagai pemula harus mempelajari peta jalan pertumbuhannya terlebih dahulu. Jika arahnya salah, usaha Anda akan sia-sia.
Untuk siswa yang belum pernah mengenal keamanan jaringan, kami telah menyiapkan pembelajaran terperinci dan peta jalan pertumbuhan & rencana pembelajaran untuk Anda. Dapat dikatakan sebagai jalur pembelajaran yang paling ilmiah dan sistematis Tidak ada masalah bagi setiap orang untuk mengikuti arahan umum ini.

2. Video tutorialnya
Banyak teman yang tidak menyukai teks yang tidak jelas, jadi saya juga telah menyiapkan video tutorial untuk semua orang. Totalnya ada 21 bab, dan setiap bab adalah inti dari bagian saat ini.

3.LLM
LLM (Model Bahasa Besar), yang paling disukai dan dipedulikan semua orang

Prospek pengembangan: Model besar memiliki penerapan luas dalam pemrosesan bahasa alami, pengenalan gambar, pengenalan suara, dan bidang lainnya. Dengan munculnya era data besar, teknologi model besar akan terus berkembang, memberikan lebih banyak peluang pengembangan bagi pemrogram.

Persyaratan Keterampilan: Untuk menjadi programmer model besar yang baik, Anda harus memiliki keterampilan berikut:

• Menguasai pengetahuan yang berkaitan dengan pembelajaran mendalam, seperti jaringan saraf, jaringan saraf konvolusional, dll.;
• Familiar dengan bahasa pemrograman, seperti Python, C++, dll.;
• Memahami teknologi pemrosesan data besar, seperti Hadoop, Spark, dll.;
• Memiliki dasar yang baik dalam matematika dan statistik untuk lebih memahami dan mengoptimalkan model besar.