大规模无标注数据预训练：ChatGPT首先使用大规模的无标注数据进行预训练。例如，它可能使用了8.5亿对话对来学习对话的表达与交互方式。这一步主要依赖Transformer等神经网络结构，通过预测下一个词来学习语言的统计规律和语义知识。自监督学习：在预训练过程中，ChatGPT将对话划分为utt

AI元年：大模型的革新力量随着ChatGPT的震撼登场，2023年被标记为AI元年，大模型以其前所未有的影响力，重塑我们的日常生活和工作方式。从日常的问答对话到复杂的编程辅助，乃至创意图像生成，AI大模型展现出超乎想象的能力，预示着“未来已来”，并成为互联网行业的新宠。大模型人才：高

要说24年最热的技术，还得是AIGC！前段时间阿里旗下的开源项目，登上GitHub热榜！AI大热，如今ChatGPT的优异表现，必然会出现各种细分场景应用的工具软件，和大量岗位项目！山雨欲来风满楼，强人工智能的出现，所有科技公司已经开始巨量扩招此领域的人才。算法的岗位，近三个月已经增长68%！这

从ChatGPT到新近的GPT-4，GPT模型的发展表明，AI正在向着“类⼈化”⽅向迅速发展。GPT-4具备深度阅读和识图能⼒，能够出⾊地通过专业考试并完成复杂指令，向⼈类引以为傲的“创造⼒”发起挑战。现有的就业结构即将发⽣重⼤变化，社会⽣产⼒的快速提升将催⽣新的⾏业和岗位机会。如

随着人工智能技术的发展，大规模预训练模型如Qwen-72B等逐渐成为研究和应用的重点。本篇博客旨在提供一份详细的指南，帮助Python开发者们在自己的环境中顺利配置并使用Qwen-72B大模型。请注意：由于Qwen-72B这一模型目前并未公开存在，所以以下内容仅为假设性描述，实际上你需要替换为

文章目录一、大模型技术方向-大模型训练/大模型应用二、大模型应用-业务架构1、AIEmbedded模式2、AICopilot模式3、AIAgent模式三、大模型应用-技术架构1、提示词技术架构2、Agent+FunctionCalling技术架构3、RAG技术架构4、Fine-tuning微调技术

无监督生成模型在机器学习中扮演着重要角色，特别是当我们在没有标签数据的情况下想要生成新的样本或理解数据的内在结构时。一种流行的无监督生成模型是生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）。1.python无监督生成模型GANs由两部分组成：一个生成器（Generator）和一个

CUDAOutofMemory原因总结和方法原因总结显存不足：深度学习模型（尤其是大型模型）在训练或推理时需要大量的显存。如果显存容量不足，会导致CUDAOutofMemory错误。批处理大小过大：在训练过程中，批处理（batch）大小设置过大时，会占用过多的显存，导致显存溢出。模型过大：模型

大模型RLHF：PPO原理与源码解读原文链接：图解大模型RLHF系列之：人人都能看懂的PPO原理与源码解读本文直接从一个RLHF开源项目源码入手（deepspeed-chat），根据源码的实现细节，给出尽可能丰富的训练流程图，并对所有的公式给出直观的解释。希望可以帮助大家更具象地感受RLHF的训练流程。关

近年来，人工智能技术突飞猛进，在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域取得了令人瞩目的成就。OpenAI推出的GPT-4o模型作为最新一代的语言模型，进一步提升了AI的能力，尤其在文档分析、识图生文、文生图等功能上展现出强大的应用潜力。本文将详细讲解GPT-4o模型的功能及其应用实例，帮助

前言近年来，语音转文本（Speech-to-Text,STT）技术取得了长足的进步，广泛应用于各种领域，如语音助手、自动字幕生成、智能客服等。本文将详细介绍如何利用开源语音转文本大模型进行实战，从模型选择、环境搭建、模型训练到实际应用，带您一步步实现语音转文本功能。一、模型选择目前，市

引言如今爆火的大模型，GPT-3，BERT等，通过大量的参数和数据，为我们提供了前所未有的自然语言处理能力，使得机器能够更好地理解和生成人类的语言。而注意力机制无疑是重要的基石之一，作为一种新的神经网络结构，使得模型能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系，从而大大提高了模型的性

1.引言机器学习，这一古老而又充满活力的领域，其历史可追溯至上世纪中叶。然而，直到20世纪90年代初，机器学习才开始展现出其广泛的应用潜力。在过去的十年里，机器学习更是迎来了前所未有的蓬勃发展，其应用范畴广泛，不仅在网络搜索、自动驾驶汽车、医学成像和语音识别等领域大放异彩

1.绪论探索数据背后的隐藏规律，这不仅是数据分析的艺术，更是概率模型展现其威力的舞台。在这一过程中，潜在变量模型尤为关键，它成为了数据驱动问题解决的核心引擎。潜在变量模型的基本理念在于，那些看似复杂、杂乱无章的数据表象之下，往往隐藏着一种更为简洁、有序的结构和规律，只

教你快速上手AI应用——吴恩达AI系列教程人工智能风靡全球,它的应用已经渗透到我们生活的方方面面,从自动驾驶到智能家居,再到医疗辅助和量化交易等等。他们逐渐改变了我们的生活方式,然而,对于许多人来说,AI仍然是一个神秘且无法理解的领域。为了帮助更多的人理解并掌握A

首先给有一台可以联网的电脑，配置高有配置高的玩法配置低有配置低的玩法，本帖就来阐述一下穷哥们的玩法打开浏览器搜索ollama（网址）ollama.com，下载他 （建议魔法上网，这样会更快些）下载完之后，根据电脑配置选择适合自己的大模型建议配置低的都选7b以下的模型。具体搜索下载大模型

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随着环境和技术的发展，现在，企业对推荐策略产品经理需求逐渐涌现。那么，如何理解推荐策略，以及推荐策略产品经理画像？一起来看看本文的分享。一、推荐策略前文有提到，推荐策略是目前AI应用最广泛的场景之一，也是目前市场需求最大的产品经理方向。那么，为什么会出现如此大的策略产

一、引言在快速变化的科技行业中，人工智能（AI）大模型已成为研究和应用的热点。随着AI技术的不断进步，特别是在自然语言处理、计算机视觉和机器学习平台等领域，许多专业人士开始将目光投向AI大模型的开发和应用。二、AI大模型兴起的原因AI大模型的兴起得益于几个关键因素。首

生命周期分析(LifeCycleAnalysis,LCA)是评价一个产品系统生命周期整个阶段——从原材料的提取和加工，到产品生产、包装、市场营销、使用、再使用和产品维护，直至再循环和最终废物处置——的环境影响的工具。这种方法被认为是一种“从摇篮到坟墓”的方法。生命周期分析是一

在国家“3060”碳达峰碳中和的政策背景下，如何寻求经济-能源-环境的平衡有效发展是国家、省份、城市及园区等不同级别经济体的重要课题。根据国家政策、当地能源结构、能源技术发展水平以及相关碳排放指标制定合理有效的低碳能源发展规划需要以科学准确的能源环境发展预测模型为

那年夏天我和你躲在这一大片宁静的海直到后来我们都还在对这个世界充满期待今年冬天你已经不在我的心空出了一块很高兴遇见你让我终究明白回忆比真实精彩                     

节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对大模型技术趋势、算法项目落地经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。总结链接如下：《大模型面试宝典》(2024

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