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ChatGPT与大型语言模型（LLMs）：实用指南

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简介：
本指南深入浅出地解析了ChatGPT等大型语言模型的工作原理、应用领域及局限性，并提供实用操作建议。适合各层次用户阅读。 了解ChatGPT的实际工作原理！这门课程将让您深入了解大型语言模型（LLM），涵盖提示设计、微调以及这项技术的未来发展前景等主题。 **课程概述** 本课程由对话式人工智能工程师讲授，旨在教您如何使用如ChatGPT这样的大型语言模型（LLM）来实现自己的目标。通过学习，您将掌握关于提示设计和微调的知识，并了解如何利用Reddit数据或自有的数据集进行操作。 **你会学到什么** - 充分理解最流行且性能最佳的公开语言模型的能力与限制。 - 探索ChatGPT及其他大型语言模型（LLM）当前及未来的应用潜力。 - 学会有效运用ChatGPT来完成特定任务。 - 了解新兴提示设计学科及其在基于文本的语言模型和图像生成器中的应用。 - 分析ChatGPT是否可以被视为真正的人工通用智能(AGI)。

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  • ChatGPT与大型语言模型（LLMs）：实用指南
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    本指南深入浅出地解析了ChatGPT等大型语言模型的工作原理、应用领域及局限性，并提供实用操作建议。适合各层次用户阅读。 了解ChatGPT的实际工作原理！这门课程将让您深入了解大型语言模型（LLM），涵盖提示设计、微调以及这项技术的未来发展前景等主题。 **课程概述** 本课程由对话式人工智能工程师讲授，旨在教您如何使用如ChatGPT这样的大型语言模型（LLM）来实现自己的目标。通过学习，您将掌握关于提示设计和微调的知识，并了解如何利用Reddit数据或自有的数据集进行操作。 **你会学到什么** - 充分理解最流行且性能最佳的公开语言模型的能力与限制。 - 探索ChatGPT及其他大型语言模型（LLM）当前及未来的应用潜力。 - 学会有效运用ChatGPT来完成特定任务。 - 了解新兴提示设计学科及其在基于文本的语言模型和图像生成器中的应用。 - 分析ChatGPT是否可以被视为真正的人工通用智能(AGI)。
     
  • PAI-Megatron-Patch：高效集群训练大语言模型(LLMs).pdf
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    本文介绍了PAI-Megatron-Patch，一种用于在大规模集群上高效训练大型语言模型（LLMs）的技术方案。 PAI-Megatron-Patch 是一个用于在灵骏集群上训练大型语言模型（LLMs）的解决方案，旨在提供高性能且可扩展的平台。 **知识点 1: PAI-Megatron-Patch 简介** PAI-Megatron-Patch 基于灵骏集群设计，为大语言模型提供了高效和可扩展的训练环境。它利用了 Megatron Patch 技术来实现高效的分布式训练。 **知识点 2: 大型语言模型（LLMs）训练面临的挑战** 大型语言模型（LLMs）的训练是一个计算密集的过程，需要大量的资源支持，包括存储空间和计算能力等。传统的解决方案无法满足这些需求，导致了如速度慢、资源不足等问题。PAI-Megatron-Patch 旨在解决这些问题，并提供一个高性能且可扩展的平台。 **知识点 3: 灵骏集群训练** 灵骏集群是 PAI-Megatron-Patch 的核心技术之一，通过分布式方法将任务分配到多个节点上执行，从而加速模型的训练过程。这种设计能够显著提高大语言模型的训练速度。 **知识点 4: PAI-Studio 应用** PAI-Studio 是一个面向 LLMs 全链路的一站式智能计算平台，提供高性能环境支持大规模的语言模型训练需求。其应用有助于提升整体效率和性能表现。 **知识点 5: 数据训练推理稳定性** 数据训练的稳定性和可靠性对于大型语言模型的成功至关重要。PAI-Megatron-Patch 确保了高质量的数据处理能力以保障最终输出结果的质量。 **知识点 6-12:** 上述内容还涵盖了多种技术和算法，如文本去重、MinHash 和 LSH 去重技术、图连通分量计算方法、幂率分布法等。这些工具和技术共同作用于提高训练效率和模型性能上。此外还包括 AI 编译器优化技术以及 TorchAccelerator 加速器的应用实例。 **总结:** PAI-Megatron-Patch 提供了一个强大的平台，用于高效地训练大型语言模型，并且通过集成多种高级技术和算法来进一步提升其效能与速度。
     
  • 实战大型语言模型
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    实战大型语言模型是一系列深入探讨和实践如何运用现代大规模预训练语言模型解决实际问题的文章或课程。它涵盖了从基础理论到高级应用的各种内容，旨在帮助学习者掌握最前沿的技术并应用于具体场景中。 《Hands on Large Language Models》是由杰伊·阿拉姆玛和马尔滕·格罗滕多斯特合著的一本书籍。这本书深入介绍了大型语言模型的相关知识和技术，并提供了丰富的实践指导，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
     
  • DeepSeek大语言模型人工智能学习指南
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    《DeepSeek大语言模型人工智能学习指南》旨在为对人工智能和大语言模型感兴趣的读者提供系统的学习路径与实践指导，帮助用户深入了解并掌握相关技术。 《DeepSeek从入门到精通2025》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队推出的资源。 - 背景：在2025年，DeepSeek在全球AI领域引起了广泛关注。它仅用了两个月时间，在使用了2048张H800 GPU的情况下训练出一个可媲美全球顶尖水平的模型，并打破了大模型军备竞赛的传统逻辑。 - 内容：该资源包括104页的内容，涵盖了DeepSeek的核心技术、应用场景以及提示词优化等。此外还提供了如何避免AI幻觉和精准设计提示语的实际操作经验。 - 影响力：这份报告为用户全面了解并使用DeepSeek提供了一套指南，并有助于推动其在各个领域的应用和发展。多家公司已宣布将集成DeepSeek到他们的产品中，例如中国移动的移动云已经上线了DeepSeek；联通云基于“星罗”平台实现了多规格DeepSeek-R1模型适配；浙文互联则把DeepSeek-R1作为智慧内容生态平台的核心决策模型。 该资源可从中国高等教育培训中心订阅号免费获取。
     
  • 大型语言模型与知识图谱.pdf
    优质
    本文探讨了大型语言模型和知识图谱之间的关系及其在自然语言处理中的应用，分析两者结合的优势及挑战。 大语言模型与知识图谱的结合能够显著提升自然语言处理任务的效果。通过利用结构化的知识图谱数据，大语言模型可以更好地理解和生成符合常识的语言表达，从而在问答系统、对话机器人等领域展现出更佳的表现力。此外，这种融合还能帮助机器学习算法从大规模文本语料库中提取和组织信息，形成更加丰富且准确的知识体系，为用户提供更为智能的服务体验。
     
  • 大型语言模型：从理论到实践
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    本书深入浅出地介绍了大型语言模型的基本原理与应用实践，涵盖理论基础、技术架构及实际案例分析，旨在帮助读者全面理解并掌握该领域的核心知识。 大规模语言模型（Large Language Models, LLM）是一种包含数百亿参数的深度神经网络构建的语言模型，通过自监督学习方法在大量无标注文本上进行训练。从2018年起，Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构相继发布了包括BERT和GPT在内的多种模型，并且这些模型在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。特别是2019年后大模型增长迅速，在ChatGPT于2022年11月发布后，更是引起了全球范围内的广泛关注。用户可以通过自然语言与系统进行交互来完成包括问答、分类、摘要生成、翻译和聊天在内的各种任务。大型语言模型展现了强大的世界知识掌握能力和对语言的理解能力。
     
  • ChatGPT解析：深入了解语言模型背后的ChatGPT
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    本文章深入剖析了ChatGPT这一先进语言模型的工作原理和内部机制，帮助读者全面了解其技术细节与应用前景。 ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的对话系统，采用深度学习方法，并通过大规模语料库进行训练以生成流畅、自然的语言响应。其基本原理是利用语言模型预测下一个单词或字符的概率分布来生成回复内容。 该系统的构建主要依赖于多层Transformer架构，能够自动提取和理解文本特征，在实际应用中不断优化对话质量。以下是ChatGPT所需的关键资源概述： 1. **PyTorch框架**：开发过程中使用了PyTorch这一开源机器学习库。 2. **训练数据集**：需要大量高质量的数据支持模型的学习过程，常用的大规模语料包括但不限于Wikipedia和Common Crawl等公开文本集合。针对特定应用领域的需求时也可以选择相应的专业数据库进行微调。 3. **预处理工具**：在正式开始模型训练之前必须对原始资料做一系列准备操作如分词、去除无关词汇及转换成向量形式，这些步骤通常可以借助于NLTK、spaCy或jieba等开源库来完成。 4. **模型训练与优化技术**：为了提高效率和性能，在进行参数调整时可利用PyTorch框架提供的分布式计算能力以及GPU加速等功能。
     
  • ChatGPT解析：深入了解语言模型背后的ChatGPT
    优质
    本文章深入剖析了ChatGPT这一先进语言模型的工作原理和技术细节，帮助读者全面理解其背后的技术机制。 概要： 《ChatGPT原理介绍：从语言模型走近ChatGPT》是一份全面且深入的报告，旨在引领读者了解ChatGPT的工作机制和技术基础。通过此报告，您将深入了解语言模型的设计、训练与优化过程，并理解ChatGPT如何在此基础上实现卓越的对话生成能力。 适用人群： 本报告适用于人工智能领域的学者、研究人员、开发者以及对ChatGPT技术感兴趣的爱好者。无论您希望掌握ChatGPT的工作原理，还是计划在应用层面进行创新，这份报告都将为您提供宝贵的理论基础和实践指导。 使用场景及目标： 本报告的目标是帮助读者全面理解ChatGPT的运作机制，以便更好地利用并拓展这一技术。通过深入解析语言模型的核心概念、技术细节与实现流程，本报告将提供关于ChatGPT的相关最新研究和最佳实践。此外，报告结合案例分析探讨了ChatGPT在不同领域的应用前景，并为读者提供了实际应用方面的启示和指导。 其他说明： 为了确保内容易于理解，《ChatGPT原理介绍：从语言模型走近ChatGPT》采用了通俗易懂的语言并配以生动的图表与实例。同时，本报告还包含丰富的参考文献供读者进一步深入研究和探索。
     
  • MAST语言模型中文教学指南
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    《MAST语言模型中文教学指南》是一本专为使用MAST语言模型进行中文教育设计的教学手册，旨在帮助教师和学习者掌握高效的语言学习方法。 MAST语言建模中文教程是一个很好的工具，对于Saber软件的学习者来说非常有帮助。