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大模型项目开发线上营实战审稿GPT/RAG/Al Agent贪心大模型微调实分享

作者：拼课学习关注发布时间：2024-08-01
医疗Stable Diffusion

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...【查看原文】

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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

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

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薇薇魏啊itdaxue 2024-06-16

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三神经网络组成架构 神经网络架构是指神经网络的整体结构布局，它由一系列相互连接的神经元组成，这些神经元按照特定的方式排列并协同工作，以解决各种机器学习和人工智能任务。神经网络架构的核心组件包括： 1.输入层 (学习资源代找❤ wwit1024): - 输入层是神经网络的第一层，负责接收外部环境或数据源提供的原始特征数据。 2.隐藏层 : - 隐藏层位于输入层和输出层之间，可以有一个或多个。它们负责对输入数据进行复杂的转换和特征提取，每个神经元会根据其连接权重对输入信号进行加权求和，并经过一个非线性激活函数

AIGC机器学习人工智能

学习看课up公告 2024-07-17

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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。

GPT-4法律

bili_30306907572 2024-03-11

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模型参数是指在机器学习和深度学习模型中可学习的权重和偏置等变量。在训练过程中，通过优化算法（如梯度下降）来调整这些参数代码分享【附件笔记百度盘】，以最小化模型预测值与实际值之间的差距。参数的初始值通常是随机的，随着训练的进行，它们会逐渐收敛到合适的数值，以捕捉输入数据中的复杂模式与关系。 在大模型中，参数的数量通常非常庞大。举个例子，OpenAI的GPT-3模型拥有约1750亿个参数，使其能够执行

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gbpl669 2024-06-18

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