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七月在线大模型项目开发线上营【贪心学院】大模型微调实战营+算法篇 课程分享学习

作者：薇薇魏啊itdaxue发布时间：2024-06-16
Stable DiffusionGPT-4AIGC编程

第一阶段 从零实现一个带RLHF的类ChatGPT 第五阶段 基于stable diffusion二次开发一个AIGC模特生成系统(也含代码) 第四阶段 实现基于企业多文档的知识库问答系统(RAG检索增强生成) 第三阶段 从爬取数据开始从零开发：七月论文审稿GPT(第2版已超过OpenAI的GPT4) 第二阶段 从头开始微调出来一个医疗问答大模型...【查看原文】

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大模型项目开发实战具体而言，分为七大阶段 第一阶段 从零实现一个带RLHF的类ChatGPT 第二阶段 头开始微调出来一个医疗问答大模型 第三阶段 从数据处理开始开发一个论文审稿GPT(最终效果超过GPT4) 第四阶段 实现一个基于企业多文档的知识库问答系统 拼课》》》❤ wwit1024 第五阶段 基于Stable Diffusion二次开发一个AI模特生成系统 第六阶段 AlAgent项目:自动对人类下达的任务进行拆解分析、工具调用 ·第七阶段 线上三个月:六大项目的答疑与面试辅导

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核心概念与联系在探讨AI大模型的未来趋势之前，我们需要了解一些核心概念和联系。这些概念包括：深度学习：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以自动学习表示和特征。深度学习模型通常由多层神经网络组成，每层神经网络都包含多个神经元或神经节点。神经网络：神经网络是一种模仿生物大脑结构和工作原理的计算模型，它由多个相互连接的节点组成。每个节点都接收来自其他节点的输入，并根据其权重和激活函数计算输出。参数量：参数量是一个模型的关键特征，它表示模型中可训练的参数的数量。更大的参数量通常意味着更强的表达能力，但

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第一阶段 从零实现一个带RLHF的类ChatGPT第二阶段 从头开始微调出来一个医疗问答大模型第三阶段 从数据处理开始开发一个论文审稿GPT(最终效果 T4) 学习资源代找❤ wwit1024 第四阶段 实现一个基于企业多文档的知识库问答系统第五阶段 基于Stable Diffusion二次开发一个AI模特生成系 第六阶段 AlAgent项目:自动对人类下达的任务进行拆解工具调用 第七阶段 线上三个月:六大项目的答疑与面试辅导

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GPT-4在大部分专业和学术考试中展现出与人类水平相当的表现。值得注意的是，它在模拟的统一法律职业资格考试中取得了前10%的得分。 该模型在考试中的能力主要来源于预训练过程，并且并未受到强化学习微调的显著影响。在我们测试的多项选择题中，基准GPT-4模型和经过强化学习微调的模型平均表现相当出色。 我们还对预训练的基准GPT-4模型进行了传统基准测试，这些测试旨在评估语言模型。对于每个基准测试，我们对出现在训练集中的测试数据进行了污染检查。在评估GPT-4时，我们使用了少样本提示的方法。

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