【基于GPT搭建医疗问答系统】GPT-4怎么用,训练gpt模型保姆级教程!北大NLP大佬带你2小时用GPT搭建问诊医生-聊天机器人—chatgpt使用教程人工智能-研究院 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多1242 26 9:03:15 App 吹爆!全B站最系统(没有之一)的知识图谱教程,浙大教授全面讲解其基础与实战,全程干货不断! 961
预训练和微调:CHATGPT首先进行大规模的预训练,在大量对话数据上训练模型。然后,通过在特定任务上进行微调,如问题回答或编程等,使模型更好地适应具体的应用场景。 反复迭代:模型的训练是一个迭代的过程,通过不断调整模型参数、优化算法和训练数据,以提高模型的性能和质量。 需要注...
实战建议:用Hugging Face的transformers库,5行代码调戏BERT,让它把“我爱你”翻译成“朕emo了”2. 不要当调参侠,要当“模型黑客” Prompt工程:用“咒语”操控模型,比如输入“用郭德纲语气解释量子力学”,AI秒变相声演员Fine-tuning:给GPT喂《脱口秀大会》剧本,训练出中国版“AI李诞”(注意别让它学会谐音梗) 野...
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LLMs-Zero-to-Hero,完全从零手写大模型 从数据处理到模型训练,细节拉满,一小时学会。 build a nanoGPT from scratch 里面的细节不会让大家失望的,包括了 1. 数据处理细节 2. 面试知识点 3. - chaofa用代码打点酱油于20250126发布在抖音,已经收获了513个喜欢,来抖音,
训练这种模型,要输入海量的数据,类似一个博览群书的文科生,你问他一个问题,他能脱口而出。 这个模型包括GPT-4.5、DeepSeek V3、Claude, 擅长生成自然语言、流畅叙述和综合已有知识。 第二种是带有思考功能的模型,也可以叫系统2模型或者推理模型。 训练这种模型,输入的数据没有第一种模型多,类似一个虽然没有博览...
2️⃣评测:作者用MiniGPT4-v2评测,发现即使在像素预测任务上微调桥接模块和LLM的参数,模型重建像素的能力依然不佳,平均绝对误差能达到20.38,恢复的图像一团糊(p2、p3)。3️⃣怎么学:作者发现在像素预测任务上训练的时候,用LoRA微调的方式更新视觉编码器(CLIP)的权重提升明显,平均绝对误差20.38 -> 6.65,同时...
现在基本上市面上不管是GPT也好,还是其他开源的闭源的大模型。基本上都来源于谷歌的一篇论文transformer。很可惜谷歌自己没有投入太多的精力去发展大模型,反而是openai借助了谷歌的思维开发出了大模型,并在上面取得了较大的成果。 2.自注意力机制。 谷歌的这篇论文最大的重点就是自注意力机制。传统的机器学习是需要...
3. 算力不足 —— 大模型是一种典型的算力陷阱,一旦进入,无穷无尽的内卷,每一代 GPT 的训练成本都是指数级(20 倍)的增加。最后所有的 AI 大模型,只是在给 NVDA 的生态打工而已。LLM 的商业化,目前还是一个要么 2C 大家在上面玩玩,就问你有几个人愿意付费——反正是一本正经的胡说八道而已... 至于 2B...
怎么给Deepseek喂饭?公式学习 | 一、为什么“喂饭指令”有效? 1. 突破模型的知识边界 -AI模型的训练数据存在时间截止点(如GPT-3.5知识截止到2023年初),而通过喂入**实时数据**(如知乎最新内容)或**垂直领域知识**(如医疗、法律),可弥补模型的信息盲区。