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文章 2024-10-08 来自：开发者社区

DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练，让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍

DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练，让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍 1. 概述 近日来，ChatGPT及类似模型引发了人工智能（AI）领域的一场风潮。 这场风潮对数字世界产生了革命性影响。ChatGPT类模型具有惊人的泛用性，能够执行归纳、编程、翻译等任务，其结果与人类专家相当甚至更优。为了使ChatGPT等模型的训练和部署更轻松，AI 开源社区进行了各...

DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练，让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍
文章 2024-08-29 来自：开发者社区

为什么ChatGPT等AI大模型都是基于Python开发？

知乎上有个问题比较火，国内主流AI大模型都是Python 开发的，国外AI大模型是什么语言开发的？为什么要用python？ 有个很简单的方法可以看开源的AI工具主要用哪种编程语言，你只需要去Github看这个AI项目仓库基础...

为什么ChatGPT等AI大模型都是基于Python开发？
文章 2024-08-18 来自：开发者社区

让非算法同学也能了解 ChatGPT 等相关大模型

本文来源：支付宝体验科技 ‍♀️ 编者按：本文作者是蚂蚁集团前端工程师茂松，从非算法同学的视角窥探大模型的理论和实践，欢迎查阅～   前言 当前 LLM(Large Language Mod...

让非算法同学也能了解 ChatGPT 等相关大模型
文章 2024-08-15 来自：开发者社区

ChatGPT 等相关大模型问题之大模型提升开发效率如何解决

问题一：在代码生成领域，大模型可以如何帮助提升开发效率？ 在代码生成领域，大模型可以如何帮助提升开发效率？ 参考回答： 在代码生成领域，大模型可以通过生成代码片段和智能代码审查等功能来帮助提升开发效率。例如，开发人员可以向模型提供简单的自然语言描述和约束条件，让模型自动生成符合要求的代码片段。此外，模型还可以对开发人员提交的代码进行智能审查，识别出潜在...

文章 2024-08-15 来自：开发者社区

ChatGPT 等相关大模型问题之将现有的数据分析平台与大模型结合如何解决

问题一：如何将现有的数据分析平台与大模型结合起来提升效率？ 如何将现有的数据分析平台与大模型结合起来提升效率？ 参考回答： 现有的数据分析平台可以通过集成大模型的功能来提升效率。例如，可以在平台上添加对话式图表生成功能，允许用户通过自然语言与模型交互，生成所需的数据报表。同时，平台还可以提供预定义的prompt模板，结合业务特点进行留存和复用，以降低用...

文章 2024-08-15 来自：开发者社区

ChatGPT 等相关大模型问题之建设一个prompt平台来提升业务效率如何解决

问题一：为什么使用特殊符号指令（如"""）将指令和需要处理的文本分开可以提升AI反馈的准确性？ 为什么使用特殊符号指令（如"""）将指令和需要处理的文本分开可以提升AI反馈的准确性？ 参考回答： 使用特殊符号指令（如"""）将指令和需要处理的文本分开，可以帮助AI更清晰地识别和理解输入的结构。这样，AI可以专注于处理文本内容，而不必在分析指令和文本混合...

文章 2024-08-15 来自：开发者社区

ChatGPT 等相关大模型问题之代码生成场景中使用引导词来提示 ChatGPT如何解决

问题一：什么是 prompt？在使用 ChatGPT 时它有什么作用？ 什么是 prompt？在使用 ChatGPT 时它有什么作用？ 参考回答： Prompt 在使用 ChatGPT 时的作用是提示或引导模型生成特定的输出。通过给 ChatGPT 提供一些信息的增量，比如希望的输出格式等，我们可以更容易获得想要的结果。 关于本问题的...

文章 2024-08-15 来自：开发者社区

ChatGPT 等相关大模型问题之收集数据并构建训练样本如何解决

问题一：ChatGPT 的训练数据主要来源有哪些？ ChatGPT 的训练数据主要来源有哪些？ 参考回答： ChatGPT 的训练数据来源广泛，包括维基百科、书籍、期刊、Reddit 链接、Common Crawl 和其他数据集。这些数据总计约 45TB，包含了近 1 万亿个单词的文本内容。 关于本问题的更多问答可点击原文查看： ...

文章 2024-08-15 来自：开发者社区

ChatGPT 等相关大模型问题之Transformer中将Attention值转换为概率如何解决

问题一：在Transformer中，如何将Attention值转换为概率？ 在Transformer中，如何将Attention值转换为概率？ 参考回答： 在Transformer中，通过SoftMax函数将计算出的每个单词的Attention值转换为概率。这个转换过程确保所有单词的权重加在一起等于1，每个权重然后乘以相对应的V值，并将所有乘积相加，得...

文章 2024-08-15 来自：开发者社区

ChatGPT 等相关大模型问题之Attention 机制的定义如何解决

问题一：embedding 的过程是什么？ embedding 的过程是什么？ 参考回答： Embedding 的过程是将输入的词（token）映射成一个向量。具体来说，每个 token 通过一个单层神经网络转化为一个固定长度的 embedding 向量，这个向量包含了 token 的语义信息。同时，还有一个“辅助通路”将 token 的位置信息转化为...

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