Compartilhamento de tecnologia

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O nascimento explosivo do ChatGPT no início do ano levou a uma nova onda de IA – modelos grandes. Tenho vergonha de dizer isso. Na verdade, desde o ano passado já havia propostas de modelos em grande escala, grandes fabricantes faziam isso internamente, como Google, Facebook, Tencent, Alibaba, etc. na verdade, se opôs a isso na época. Cada empresa gastou tanto dinheiro e teve que gastar tantos recursos humanos e materiais nele que há uma grande probabilidade de que no final seja inútil. Então a startup OpenAI lançou o ChatGPT, líder mundial. Isto também revela algumas regras. As inovações disruptivas têm maior probabilidade de nascer de empresas start-up, porque as grandes empresas estão demasiado confortáveis ​​e tudo o que fazem são linhas de montagem. Cada grande mudança tecnológica é uma guerra, na qual bolhas, fraudes e dinheiro queimado são inevitáveis. Então tenho que refletir sobre por que não consegui perceber que esta é uma inovação disruptiva como o Sr. Howie quando estava no gpt3.

Depois que o ChatGPT for lançado, não será apropriado fazer modelos grandes. A menos que você seja um jogador do nível Musk, pode ser uma perda de tempo. O que estou otimista é o modelo no campo vertical. Hoje o dia de desenvolvimento do OpenAI revelou a GPT Store (semelhante à App Store da Apple, o openAI é realmente como a Apple...)

Explique que chegou a hora de começar a desenvolver modelos verticais baseados em um grande modelo específico.

Recentemente, comuniquei-me com grandes nomes do Vale do Silício e da academia. Todos eles usam GPT4 e Github Copilot como ferramentas de desenvolvimento diário. Recentemente, fiz um curso de engenharia com o professor Ng Enda, que é muito amigável para iniciantes. A programação mais complicada é definir funções e loops for. Mas a parte mais difícil é a parte do prompt, que obviamente não está no mesmo nível das poucas palavras que usamos no ChatGPT todos os dias, e é ainda mais difícil do que escrever código normalmente. (A parte vermelha é a parte do prompt) Então você deve usá-la em conjunto com as ferramentas geradas pelo prompt, ou salvar alguns modelos comumente usados.

Esta lição apresenta brevemente as funções básicas de modelos grandes, dando uma ideia de como eles funcionam. Já trabalhei em projetos de PNL antes e, no geral, é muito mais conveniente do que o processo tradicional de aprendizado de máquina. Como sou um trader quantitativo, posso migrar gradualmente para modelos grandes para análise de dados, para que não haja pressa.

No final das contas, devo usar API ou ChatGPT? Como atualmente estou posicionando o modelo grande como um usuário em vez de um desenvolvedor, e sua loja GPT acabou de começar, ainda uso o ChatGPT primeiro. O preço também é um fator importante. De acordo com um amigo que usa API, ele custa atualmente várias centenas de yuans por mês. A estratégia de cobrança usada pelo OpenAI é semelhante à Amazon Cloud. Você acha que é muito conveniente e barato no início, mas depois ficará com o coração partido ao pagar o pedido todo mês hahh.

Portanto, minha atitude em relação aos grandes modelos é me comunicar mais com as pessoas do setor, não me deixar ficar para trás e ver como integrar melhor a produção. Então aprenda e espere enquanto usa, sem se confundir~

Benefícios de aprendizagem de grandes modelos de IA

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Como entrar no modelo grande?

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1. Roteiro de crescimento e plano de aprendizagem
Para aprender uma nova tecnologia, como novato, você deve primeiro aprender o roteiro de crescimento. Se a direção estiver errada, seus esforços serão em vão.
Para alunos que nunca foram expostos à segurança de rede, preparamos um roteiro detalhado de aprendizagem e crescimento e um plano de aprendizagem para você. Pode-se dizer que é o caminho de aprendizagem mais científico e sistemático. Não será problema para todos seguir esta direção geral.

2. Tutorial em vídeo
Muitos amigos não gostam de textos obscuros, então também preparei tutoriais em vídeo para todos. São 21 capítulos no total, e cada capítulo é uma essência condensada da seção atual.

3.LLM
LLM (Large Language Model), que todos gostam e mais se preocupam

Perspectivas de desenvolvimento: Grandes modelos têm amplas aplicações em processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala e outros campos. Com o advento da era do big data, a tecnologia de grandes modelos continuará a se desenvolver, proporcionando aos programadores mais oportunidades de desenvolvimento.

Requisitos de habilidade: Para ser um excelente programador de modelos grandes, você precisa ter as seguintes habilidades:

• Dominar conhecimentos relacionados à aprendizagem profunda, como redes neurais, redes neurais convolucionais, etc .;
• Familiarizado com linguagens de programação, como Python, C++, etc.;
• Compreender tecnologias de processamento de big data, como Hadoop, Spark, etc.;
• Tenha uma boa base em matemática e estatística para compreender e otimizar melhor modelos grandes.