从0到1构建自己的mini-ChatGPT

随着ChatGPT的爆火，大语言模型(LLM)得到空前关注，一定程度上来说，对整个NLP行业进行了降维打击。传统的NLP很难超越ChatGPT，我们能做的就是跟紧行业发展的脚步，学习前沿强大的NLP技术。

（1）Transformer

Transformer是ChatGPT的底层核心架构，因此需要大家深刻了解Transformer的细节（包含Seq2Seq架构、Attention机制）；还需要掌握模型微调与优化的方法——人类反馈强化学习RHFL模型。

（2）工程技能

ChatGPT是一项工程，需要数据预处理、模型训练、调优等复杂工程能力。

深蓝学院将transformer原理与工程实践相结合，推出了「生成式预训练语言模型：理论与实战」课程。从经典的语言模型开始讲解，逐步深入到GPT模型，详细拆解GPT的核心模块，最后带着大家实现自己的mini-ChatGPT。在讲解原理的同时，课程非常注重代码实践，10个实践项目的代码实现穿插于每个算法理论之中。

深蓝学院mini-ChatGPT项目介绍

本周五开课，扫码了解详情

备注【530】，优先通过！

黄佳

新加坡科技研究局人工智能高级研究员，主攻方向为NLP大模型的研发与应用、持续学习、AI in FinTech、AI in Spectrometry Data。曾著有《零基础学机器学习》、《数据分析咖哥十话》等多部畅销书籍，深耕数据科学领域多年，积累了丰富的科研项目和政府、银行、能源、医疗等领域 AI 项目落地实战经验。

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