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El explosivo nacimiento de ChatGPT a principios de año ha dado lugar a una nueva ola de IA: modelos grandes. Me da vergüenza decirlo. De hecho, ha habido propuestas de modelos a gran escala desde el año pasado. En ese momento, los principales fabricantes lo hacían internamente, como Google, Facebook, Tencent, Alibaba, etc. En realidad, cada empresa gastó tanto dinero y tuvo que gastar tanta mano de obra y recursos materiales en él en ese momento, existe una alta probabilidad de que al final sea inútil. Luego, la startup OpenAI lanzó ChatGPT, líder mundial. Esto también revela algunas reglas. Las innovaciones disruptivas tienen más probabilidades de nacer en empresas de nueva creación, porque las grandes empresas se sienten demasiado cómodas y todo lo que fabrican son cadenas de montaje. Todo cambio tecnológico importante es una guerra, en la que las burbujas, las estafas y el dinero quemado son inevitables. Luego tengo que reflexionar sobre mí mismo, ¿por qué no puedo darme cuenta de que se trata de una innovación disruptiva como lo hizo el Sr. Howie en gpt3?

Después de que salga ChatGPT, en realidad no es apropiado fabricar modelos grandes, a menos que seas un jugador de nivel Musk, puede ser una pérdida de tiempo. Sobre lo que soy optimista es sobre el modelo en el campo vertical. El día de desarrollo de OpenAI reveló la Tienda GPT (similar a la App Store de Apple, openAI es realmente como Apple...)

Explique que ha llegado el momento de empezar a desarrollar modelos verticales basados ​​en un modelo grande específico.

Recientemente, me comuniqué con los grandes de Silicon Valley y el mundo académico. Todos utilizan GPT4 y Github Copilot como herramientas de desarrollo diarias. Luego, recientemente tomé un curso de ingeniería rápida del profesor Ng Enda, que es muy amigable para los principiantes. La programación más complicada es definir funciones y bucles. Pero la parte más difícil es la parte del mensaje, que obviamente no está al mismo nivel que las pocas palabras que usamos ChatGPT todos los días, y es incluso más difícil que escribir código habitual. (La parte roja es la parte del mensaje). Por lo tanto, debe usarla junto con la herramienta generada por el mensaje o guardar algunas plantillas de uso común.

Esta lección le presenta brevemente las funciones básicas de los modelos grandes y le da una idea de cómo funcionan. También he trabajado antes en proyectos de PNL y, en general, es mucho más conveniente que el proceso tradicional de aprendizaje automático. Como soy un operador cuantitativo, puedo pasar gradualmente a modelos grandes para el análisis de datos, por lo que no hay prisa.

Al final, ¿debería utilizar API o ChatGPT? Debido a que actualmente estoy posicionando al modelo grande como Usuario en lugar de desarrollador, y su Tienda GPT acaba de comenzar, sigo usando ChatGPT primero. El precio también es un factor importante. Según un amigo que utiliza API, actualmente cuesta varios cientos de yuanes al mes. La estrategia de cobro utilizada por OpenAI es similar a la de Amazon Cloud. Al principio sientes que es muy conveniente y económico, pero luego te sentirás desconsolado cuando pagues el pedido todos los meses, jaja.

Por tanto, mi actitud hacia los modelos grandes es comunicarme más con la gente de la industria, no quedarme atrás y ver cómo integrar mejor la producción. Luego aprende y espera mientras lo usas, sin confundirte~

Beneficios del aprendizaje de modelos grandes de IA

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¿Cómo entrar al modelo grande?

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Para los estudiantes que nunca han estado expuestos a la seguridad de la red, hemos preparado una hoja de ruta y un plan de aprendizaje detallados para el aprendizaje y el crecimiento. Se puede decir que es la ruta de aprendizaje más científica y sistemática. No será ningún problema para todos seguir esta dirección general.

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A muchos amigos no les gustan los textos oscuros, así que también he preparado tutoriales en vídeo para todos. Hay un total de 21 capítulos y cada capítulo es la esencia de la sección actual.

3. Máster en Derecho
LLM (Large Language Model), que a todos les gusta y les importa más

Perspectivas de desarrollo: los modelos grandes tienen amplias aplicaciones en el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz y otros campos. Con el advenimiento de la era del big data, la tecnología de modelos grandes continuará desarrollándose, brindando a los programadores más oportunidades de desarrollo.

Requisitos de habilidades: para ser un buen programador de modelos grandes, debes tener las siguientes habilidades:

• Dominar conocimientos relacionados con el aprendizaje profundo, como redes neuronales, redes neuronales convolucionales, etc .;
• Familiarizado con lenguajes de programación, como Python, C++, etc.;
• Comprender las tecnologías de procesamiento de big data, como Hadoop, Spark, etc.;
• Tener una buena base en matemáticas y estadística para comprender y optimizar mejor modelos grandes.