随着，ChatGPT 迅速爆火，引发了大模型的时代变革。然而对于普通大众来说，进行大模型的预训练或者全量微调遥不可及。由此，催生了各种参数高效微调技术，让科研人员或者普通开发者有机会尝试微调大模型。...【查看原文】
随着，ChatGPT 迅速爆火，引发了大模型的时代变革。然而对于普通大众来说，进行大模型的预训练或者全量微调
LoRAChatGPT
吃果冻不吐果冻皮 2023-08-09
LoRA模型是小型的Stable Diffusion模型，它们对checkpoint模型进行微小的调整。它们的体积通常是检查点模型的10到100分之一。因为体积小，效果好，所以lora模型的使用程度比
LoRAStable Diffusion
程序那些事 2024-09-04
大模型的预训练和之后的微调，完全不是一回事。 预训练是训练出一个已经摸清了各种语言特征规律以及人类知识的模型，并且用参数来固定这些已经学习的东西。 而fine-tune则不学习任何更多的知识，只是让模型学会具体的下游任务，比如对话、翻译、文本分类、写摘要等等。 比如我们知道的chatGPT就是微调出来的模型，而它背后的基础模型也是davinc模型，当然他的微调也非常复杂，但相对于预训练一个模型来讲，他只是对参数和小的一个调整，所使用的数据集也同样是相对小的（五万两千个任务数据集）。
ChatGPT
学习拼课网课 2024-02-27
网易-人工智能绘画与设计7期 尚硅谷AI大模型实战训练营 面向开发者及科研者的NLP&ChatGPT&LLMs技术、源码、案例实战219课 黑马AI大模型训练营 知乎-AI大模型全栈工程师2期 知乎-AI大模型全栈工程师1期 知乎-AI 大模型全栈工程师培养计划（第五期） 知乎-AI 大模型全栈工程师培养计划（第六期） 学习❤ wwit1024
人工智能AI大模型ChatGPT
网课学习callcal 2024-05-29
上下文学习：上下文学习能力是由 GPT-3 首次引入的。这种能力允许语言模型在提供自然语言指令或多个任务示例的情况下，通过理解上下文并生成相应输出的方式来执行任务，而无需额外的训练或参数更新。指令遵循：通过使用自然语言描述的多任务数据进行微调，也就是所谓的指令微调。LLM能够根据任务指令执行任务，且无需事先见过具体示例，展示了强大的泛化能力。逐步推理：小型语言模型通常难以解决涉及多个推理步骤的复杂任务，例如数学问题。然而，LLM通过采用"思维链"推理策略，可以利用包含中间推理步骤的提示机制来解决这些任务，
AI大模型
学习拼课一起学 2024-01-23
不仅仅是技术的更替，更像是行业风向到了转变的节点
薛德兴 2024-12-26
“每个人都有不同的压力”
中国企业家杂志 2024-12-26
解锁《2025全球消费者趋势》
红杉汇 2024-12-26
情绪化题材已成立项选材趋势
DataEye 2024-12-26
有舍有得
36氪的朋友们 2024-12-26
9.9咖啡，上游先抗不住了。
杨亚飞 2024-12-26
资本4天狂欢，业绩4年哀嚎。
单亲妈妈谈恋爱，像极了“课间十分钟”。
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智谱清言的增长已经过了新技术驱动获客的阶段，C端产品需要一个专业的带队。
周鑫雨 2024-12-26
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