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知乎AI大模型全栈工程师培养计划第六期王卓然孙志岗分享

作者：拼课学习看公告111发布时间：2024-05-07
AI大模型OpenAI

论起当今AI领域最热的话题，大模型绝对榜上有名，如同拥有了更多神经元的大脑，AI大模型使得AI更加聪明的同时，也助力着更多创意想法实现落地应用。 由于需要相当大的投入，AI大模型似乎专属于巨头玩家，在普通人眼里，TA只是个遥远的专业名词。 但这个大模型，为“普通玩家从新兴技术转变为AI基础设施，大模型开源很重要，但也很难。 作者｜李梅 编辑｜陈彩娴 2020年6月，OpenAI发布GPT-3，其千亿参数的规模和惊人的语言处理能力曾给国内AI界带来极大的震动

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在AI大模型兴起之前，AI模型基 （拼课》❤ wwit1024）本上都是对特定应用场景需求进行训练的，即小模型。它属于传统的定制化、作坊式的模型开发方式。这也意味着除了需要优秀的产品经理准确确定需求之外，还需要AI研发人员扎实的专业知识和协同合作能力完成大量复杂的工作。这就导致了型无法复用和积累，使得AI落地的高门槛、高成本与低效率。

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知学堂王卓然AI 大模型全栈工程师培养计划

迈入大模型时代: A 大模型基础介绍Al 大模型时代必备技术: Prompt Engineering大模型开发新范式: Function Calling & Plugins从AI编程认知AI大模型应用开发框架 LangChain (上)多模态大模型和代码大模型是怎样炼成的节大模型应用开发框架 LangChain (下)LangChain.js 和 LangChain 工具链 Semantic Kernel用 LangChain 手撕 AutoGPT

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王卓然博士AI 大模型全栈工程师培养计划

AI大模型算力估计参数量估计：模型的参数数量通常与其大小和复杂性相关。通常情况下，参数越多，模型越复杂，所需的计算资源也越多。参数量可以用来估计模型的存储需求和计算需求。训练数据量和批次大小：使用更大的训练数据集和批次大小通常需要更多的算力。大模型往往需要更多数据来避免过拟合。训练批次大小越大，模型的权重更新越不频繁，但每次更新需要更多计算资源。训练轮数：训练轮数指的是模型在整个训练数据集上的迭代次数。更多的训练轮数可能需要更多的算力。训练轮数多了可能会导致过拟合，需要平衡训练轮数和模型性能。

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知乎AI 大模型全栈工程师培养计划

王卓然博士的知乎AI大模型全栈工程师培养计划是一门针对人工智能领域的综合性课程，旨在培养能够对知乎AI大模型进行全栈开发的工程师。本计划由王卓然博士亲自授课，通过系统的课程安排和实际项目实践，帮助学员全面掌握人工智能领域的核心本知计识划和分技为能三。个阶段，分别为理论基础、进阶实践和综合项目实战。第一阶段将深入剖析人工智能的基本概念和核心技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，让学员打下扎实的基础；第二阶段将介绍知乎AI大模型的原理和实现细节，并带领学员进行进，阶掌实握践相关的算法和模型；第三阶段则

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