Обмен технологиями

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Взрывное рождение ChatGPT в начале года привело к новой волне ИИ — больших моделей. Мне стыдно это говорить. На самом деле, предложения по крупномасштабным моделям поступали с прошлого года. В то время крупные производители делали это самостоятельно, например, Google, Facebook, Tencent, Alibaba и т. д. Я был. на самом деле в то время выступал против нее. Каждая компания потратила на нее столько денег и пришлось потратить столько человеческих и материальных ресурсов, что существует высокая вероятность того, что в конечном итоге она окажется бесполезной. Затем стартап OpenAI выпустил ChatGPT, лидировавший в мире. Это также выявляет некоторые правила. Подрывные инновации, скорее всего, рождаются в стартапах, потому что крупные компании слишком удобны и все, что они производят, — это сборочные линии. Каждое крупное технологическое изменение — это война, в которой неизбежны пузыри, мошенничества и сжигание денег. Тогда мне придется задуматься над собой, почему я не могу осознать, что это прорывная инновация, как это сделал мистер Хоуи в gpt3.

После выхода ChatGPT создавать большие модели становится нецелесообразно. Если вы не игрок уровня Маска, это может оказаться пустой тратой времени. Что я оптимистично настроен, так это модель в вертикальной сфере. Сегодня на дне разработки OpenAI был представлен GPT Store (похожий на Apple App Store, openAI действительно похож на Apple...).

Объясните, что пришло время начать разработку вертикальных моделей на основе конкретной большой модели.

Недавно я общался с крупными ребятами из Кремниевой долины и научных кругов. Все они используют GPT4 и Github Copilot в качестве инструментов ежедневной разработки. Затем я недавно прошел курс быстрого инженерного обучения у профессора Нг Энда, который очень дружелюбен к новичкам. Самое сложное программирование — это определение функций и циклов. Но самая сложная часть — это подсказка, которая, очевидно, не находится на том же уровне, что и несколько слов, которые мы используем в ChatGPT каждый день, и даже сложнее, чем обычное написание кода. (Красная часть — это часть подсказки). Поэтому вам придется использовать ее вместе с инструментом, созданным подсказкой, или сохранить некоторые часто используемые шаблоны.

Этот урок кратко познакомит вас с основными функциями больших моделей, дав представление о том, как они работают. Я и раньше работал над проектами НЛП, и в целом это гораздо удобнее, чем традиционный процесс машинного обучения. Поскольку я занимаюсь количественной торговлей, я могу постепенно переходить к большим моделям для анализа данных, поэтому мне не нужно спешить.

В конце концов, что мне следует использовать: API или ChatGPT? Поскольку в настоящее время я позиционирую большую модель как пользователя, а не как разработчика, а его GPT Store только что открылся, поэтому я все еще сначала использую ChatGPT. Цена также является важным фактором. По словам друга, который использует API, сейчас он стоит несколько сотен юаней в месяц. Стратегия взимания платы, используемая OpenAI, аналогична Amazon Cloud. Поначалу вы чувствуете, что это очень удобно и дешево, но потом вы почувствуете разбитое сердце, когда будете платить за заказ каждый месяц, ха-ха.

Поэтому мое отношение к крупным моделям — больше общаться с людьми в отрасли, не позволять себе отставать и видеть, как лучше интегрировать производство. Тогда учитесь и ждите, пока используете его, не запутываясь~

Преимущества обучения крупным моделям ИИ

Будучи увлеченным ветераном Интернета, я решил поделиться со всеми своими ценными знаниями в области искусственного интеллекта. Что касается того, сколько вы сможете выучить, это зависит от вашего упорства и способностей в учебе. Я бесплатно поделился важными материалами по крупным моделям ИИ, в том числе интеллектуальными картами для вводного обучения крупным моделям ИИ, высококачественными книгами и руководствами по обучению крупным моделям ИИ, видеоуроками, практическими занятиями и другими записанными видеороликами.

Из-за ограниченного места отображается только часть информации. Чтобы получить ее, необходимо нажать на ссылку ниже.

2024новый CSDN Большой подарочный пакет: " АГИ Большой пакет ресурсов по обучению моделей, бесплатный обмен

1. Полный набор маршрутов обучения больших моделей AGI.

Учебный путь в эпоху больших моделей искусственного интеллекта: от основ к передовым, овладейте основными навыками искусственного интеллекта!

Как войти в большую модель?

Если вы хотите полностью понять большие модели, вы должны сначала понять текущую ситуацию с большими моделями LLM на рынке, изучить язык Python, проект подсказки, а затем иметь глубокое понимание вызова функций, RAG, LangChain, агентов и т. д.

Многие люди не знаютЕсли я хочу самостоятельно изучить большие модели, каким путем мне следует следовать?

Новейшие и наиболее полные ресурсы для всех крупных моделей, включая [План обучения], [Видео для самостоятельного обучения + PDF], [Вопросы для интервью]Я здесь все для тебя разобрала.Получите это через карту ниже!

«Подарочный набор для вводного обучения по большой модели искусственного интеллекта». Вы можете отсканировать QR-код ниже, чтобы получить его бесплатно!

1. Дорожная карта роста и план обучения
Чтобы освоить новую технологию, вы, как новичок, должны сначала изучить дорожную карту роста. Если направление неверное, ваши усилия будут напрасны.
Для студентов, которые никогда не сталкивались с сетевой безопасностью, мы подготовили для вас подробную дорожную карту обучения и роста, а также план обучения. Можно сказать, что это наиболее научный и систематический путь обучения. Следовать этому общему направлению не составит труда для каждого.

2. Видеоурок
Многие друзья не любят непонятных текстов, поэтому я также подготовил для всех видеоуроки. Всего глав 21, и каждая глава — это суть текущего раздела.

3. Магистр права
LLM (Large Language Model), которая всем нравится и волнует больше всего

Перспективы развития: Большие модели имеют широкое применение в обработке естественного языка, распознавании изображений, речи и других областях. С наступлением эры больших данных технология больших моделей продолжит развиваться, предоставляя программистам больше возможностей для развития.

Требования к навыкам: Чтобы быть хорошим программистом больших моделей, вам необходимо обладать следующими навыками:

• Овладеть знаниями, связанными с глубоким обучением, такими как нейронные сети, сверточные нейронные сети и т. д.;
• Знание языков программирования, таких как Python, C++ и т. д.;
• Понимать технологии обработки больших данных, такие как Hadoop, Spark и т. д.;
• Имейте хорошие знания математики и статистики, чтобы лучше понимать и оптимизировать большие модели.