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摘要:本文介绍了OpenAI开发系列的第一篇文章,主要讲解了关于AI概念的相关知识。文章详细解释了大型语言模型、GPT和ChatGPT等概念,帮助读者更好地理解人工智能领域的前沿技术。通过本文,读者可以了解到AI技术的最新发展以及它们在实际应用中的潜力。
随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)逐渐成为当前研究的热点,本文旨在详细解释大型语言模型(LLM)以及OpenAI的GPT系列的基本概念,帮助读者了解并理解这些技术。
什么是大型语言模型(LLM)
大型语言模型,简称大模型,是一种深度学习模型,特别是属于自然语言处理(NLP)的领域,大模型通常包含数十亿至万亿级的参数,这些参数是在大量文本数据上训练得到的,例如GPT-3、PaLM、LLaMA等大语言模型。
参数可以被理解为模型学习任务的“知识”,参数的数量通常与模型的复杂性和学习能力直接相关,更多的参数意味着模型可能具有更强的学习能力。
OpenAI的GPT (Generative Pre-trained Transformer) 系列是大语言模型的典型代表,GPT系列模型通过预训练和生成技术,以及Transformer的自注意力机制,来理解和生成人类的自然语言。
什么是GPT
GPT,全称“生成式预训练Transformer”,是OpenAI开发的一种自然语言处理(NLP)模型,其主要目标是理解和生成人类的语言,通过对大规模文本数据进行预训练,GPT模型能学习到语言的各种模式,如语法、句法、一词多义等,以及一些基础的世界知识。
什么是ChatGPT
ChatGPT是基于GPT模型构建的基于Web端的聊天机器人,对于每一个对话提问,它都会使用后端已训练好的GPT3.5或GPT4模型进行预测,并实时返回文字预测的结果,从而实现对话任务,ChatGPT是一个能够生成文本、回答问题和进行自然语言对话的AI模型。
人工智能的概念与发展
人工智能真正进入公众视野的事件是:2017年5月27日,阿尔法围棋在与世界围棋冠军柯洁的人机大战中以3比0的总比分胜出,随后宣布退役,这标志着人工智能在特定领域已经超越了人类的能力,我们也正式步入了人工智能时代。
人工智能借助机器学习和海量计算能力的强大推动,正在逐步提升其复杂性和应用广度,全球各地的产业界都深谙人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义,都在积极进行转型并提前布局,以适应这个全新的人工智能创新生态。
AGI与AIGC的概念
AGI是“Artificial General Intelligence”的缩写,中文通常称为"人工通用智能",AGI是一种理论上的形式的人工智能,指的是能够执行任何人类智能任务的机器,AGI能够理解、学习、适应和应对一切类型的任务,不仅仅是在某个特定的、窄范围的任务上超越人类。
AIGC则是利用AI创造的内容。
开源大模型推荐
1、LLaMa:Meta AI公司开源的一组大规模语言模型,参数范围从7B到65B,在多达14,000亿tokens的语料上进行了训练,LLaMA-13B在大部分基准测评上超过了GPT3(175B)。
2、ChatGLM:清华大学知识工程和数据挖掘小组发布的一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于General Language Model (GLM)架构。
3、Alpaca:斯坦福大学根据LLAMA7B模型训练得到,性能接近GPT3.5。
4、MOSS:复旦大学团队开发的支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型,MOSS基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到,具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。
5、miniGPT4:沙特国安大学的华人团队开发的未公布参数的模型,具备多模态能力,即除了识别文字外,还可识别图像并根据图像输出文字。
6、GPT4ALL:基于LLAMA7B模型微调得到,具备中文支持能力,用户可根据自身需求选择合适的模型进行学习与应用。
为什么需要学习使用开源大模型
目前GPT大模型的使用受到国内外的双重限制且存在数据泄露等安全隐患问题同时其费用较高对于企业来说保证数据安全性至关重要因此学习并使用开源大模型具有很大的必要性它们不仅可以帮助我们避免上述问题还可以根据我们的具体需求进行定制化训练从而更好地满足我们的需求
当前该如何进行大模型学习
目前大厂提出的大模型大都是闭源的且大都处于测试阶段因此目前学习阶段建议选择OpenAl的GPT模型进行学习和实践围绕API调用、微调方法、数据预处理方法等进行实践应用为主
环境需求
学习大模型技术需要具备基本的Python基础并拥有一个OpenAI账号此外还需要具备显卡资源以便进行本地部署或在线GPU计算
十一、结语
本文揭示了人工智能、大模型、GPT及ChatGPT的概念及它们之间的关系希望本文能帮助您解开这些概念的纷繁复杂让您对人工智能以及其在工作和生活的影响有更深入的理解如果您
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