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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 Diffusion GPT-4 AIGC 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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七月在线大模型项目开发线上营六大实战项目

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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。

bili_30306907572 2024-03-11

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