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从0到1构建自己的mini-ChatGPT

从0到1构建自己的mini-ChatGPT

公众号新闻

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。

对于NLPer来说,学习如何构建一个自己的chatGPT是很有价值的。不仅可以增强对NLP模型的理解,还使你能够自定义模型、解决实际问题并探索创新机会
那如果要从0到1实现自己的mini-ChatGPT,需要掌握哪些知识呢?

(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!

课程导师

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。

课程大纲

(点击查看大图)

课程目标

本门课程采透彻理解以ChatGPT为代表的生成式语言模型的原理以及代码实现,自主开发属于自己的ChatGPT。
(1)掌握语言模型的经典与主流算法,及其发展脉络;
(2)深刻理解ChatGPT的若干核心技术;
(3)动手实现mini版本的ChatGPT。

学后收获

1.  你将获得现代NLP技术的关键内核和完整脉络(摒弃一切已经不需要过多了解的过时东西)

2.  你将搭建起一个属于你自己的简版ChatGPT(生成式语言模型)
3.  你将掌握NLP领域编程基本功和PyTorch主要内容
4.  你将掌握注意力机制和Transformer架构的核心思想以及代码实现

课程服务

1. 三师助力
讲师&助教及时答疑解惑,班主任全程带班督学,帮你克服拖延,不断进步。
2.定期班会
助教1V1批改作业,并在班会中进行讲评和指导;在班会中,学习更多技巧;在交流中收获更多思路。

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