기술나눔

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연초 ChatGPT의 폭발적인 탄생은 AI라는 새로운 물결, 즉 대형 모델을 불러일으켰습니다. 사실 말하기 부끄럽지만, 당시에는 구글, 페이스북, 텐센트, 알리바바 등 주요 제조사들이 자체적으로 대형 모델 제안을 해왔다. 당시에는 실제로 반대했지만, 각 회사가 너무 많은 돈을 쓰고 인력과 물적 자원을 너무 많이 소비해야 했기 때문에 결국 쓸모없게 될 가능성이 높습니다. 그러다가 스타트업 OpenAI가 ChatGPT를 출시하며 세계를 선도했습니다. 이는 또한 몇 가지 규칙을 보여줍니다. 대기업은 너무 편안하고 그들이 만드는 모든 것이 조립 라인이기 때문에 파괴적인 혁신은 신생 기업에서 탄생할 가능성이 가장 높습니다. 모든 주요 기술 변화는 거품, 사기, 돈 낭비가 불가피한 전쟁입니다. 그렇다면 나는 이것이 gpt3에서 Howie 씨가 했던 것처럼 파괴적인 혁신이라는 것을 왜 깨닫지 못하는 것인지 반성해야 합니다.

ChatGPT가 나온 이후에는 실제로 대형 모델을 만드는 것은 적절하지 않습니다. 머스크 수준의 플레이어가 아닌 이상 시간 낭비일 수 있습니다. 제가 낙관하는 것은 수직 분야의 모델입니다. 오늘 OpenAI의 dev day에서 GPT Store가 공개되었습니다(Apple의 App Store와 유사하며 openAI는 정말 Apple과 같습니다...).

특정 대형 모델을 기반으로 수직 모델 개발을 시작할 때가 왔다고 설명합니다.

최근 저는 실리콘밸리 및 학계의 거물들과 대화를 나눴습니다. 그들은 모두 GPT4와 Github Copilot을 일상적인 개발 도구로 사용하고 있습니다. 그러다가 최근 Ng Enda 교수로부터 프롬프트 엔지니어 과정을 수강했는데, 이는 초보자에게 매우 친숙한 프로그래밍입니다. 함수와 for 루프를 정의하는 것입니다. 하지만 가장 어려운 부분은 프롬프트 부분입니다. 이는 분명히 우리가 매일 ChatGPT를 사용하는 몇 단어와 같은 수준이 아니며 일반적인 코드 작성보다 훨씬 어렵습니다. (빨간색 부분이 프롬프트 부분입니다.) 따라서 프롬프트에서 생성된 도구와 연동하여 사용하거나, 자주 사용하는 템플릿을 저장해 놓아야 합니다.

이 강의에서는 대형 모델의 기본 기능을 간략하게 소개하여 작동 방식에 대한 아이디어를 제공합니다. 이전에도 NLP 프로젝트에 참여해 본 적이 있는데, 전반적으로 기존 머신러닝 프로세스보다 훨씬 편리합니다. 저는 퀀트 트레이더이기 때문에 데이터 분석을 위해 점차 대형 모델로 옮겨갈 수 있기 때문에 서두를 필요가 없습니다.

결국 API를 사용해야 할까요, 아니면 ChatGPT를 사용해야 할까요? 현재는 대형 모델을 개발자가 아닌 사용자로 포지셔닝하고 있고 그의 GPT 스토어가 막 시작되었기 때문에 여전히 ChatGPT를 먼저 사용하고 있습니다. 가격도 중요한 요소입니다. API를 사용하는 친구에 따르면 현재 한 달에 수백 위안이 든다고 합니다. OpenAI에서 사용하는 충전 전략은 Amazon Cloud와 유사합니다. 처음에는 매우 편리하고 저렴하다고 느껴지지만 매달 주문 비용을 지불하면 마음이 아플 것입니다.

그러므로 대형 모델에 대한 나의 태도는 업계 사람들과 더 많이 소통하고, 뒤처지지 않고, 생산을 더 잘 통합하는 방법을 찾는 것입니다. 그럼 헷갈리지 말고 잘 배워서 사용해보세요~

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큰 모델에 들어가는 방법은 무엇입니까?

대형 모델을 완전히 이해하려면 먼저 시중에 나와 있는 LLM 대형 모델의 현재 상황을 이해하고 Python 언어, 프롬프트 프롬프트 프로젝트를 배우고 함수 호출, RAG, LangChain, 에이전트 등에 대한 깊은 이해가 있어야 합니다.

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1. 성장 로드맵 및 학습 계획
새로운 기술을 배우려면 초보자로서 먼저 성장 로드맵을 배워야 합니다. 방향이 틀리면 노력은 헛수고가 됩니다.
네트워크 보안에 노출된 적이 없는 학생들을 위해 상세한 학습 및 성장 로드맵 및 학습 계획을 준비했습니다. 이 일반적인 방향을 따르는 것은 가장 과학적이고 체계적인 학습 경로라고 할 수 있습니다.

2. 비디오 튜토리얼
많은 친구들이 모호한 텍스트를 좋아하지 않기 때문에 모두를 위한 비디오 튜토리얼도 준비했습니다. 총 21개의 챕터가 있으며, 각 장은 현재 섹션의 핵심입니다.

3. 법학 석사
모두가 가장 좋아하고 관심을 갖는 LLM(Large Language Model)

개발 전망: 대형 모델은 자연어 처리, 이미지 인식, 음성 인식 및 기타 분야에서 폭넓게 응용됩니다. 빅데이터 시대의 도래와 함께 대형 모델 기술은 계속해서 발전해 프로그래머들에게 더 많은 개발 기회를 제공할 것입니다.

기술 요구 사항: 훌륭한 대규모 모델 프로그래머가 되려면 다음 기술이 필요합니다.

• 신경망, 컨볼루션 신경망 등 딥러닝 관련 지식 습득
• Python, C++ 등과 같은 프로그래밍 언어에 익숙합니다.
• Hadoop, Spark 등 빅데이터 처리 기술을 이해합니다.
• 대형 모델을 더 잘 이해하고 최적화하려면 수학과 통계에 대한 탄탄한 기초를 갖추십시오.