内容包括大模型各个方面的算法与实践，包括GPT预训练模型、分布式训练原理与框架、提示学习与指令学习、人工反馈式强化学习以及Model as 等知识和实践内容，内容详细。
自从2022年11月发布之后，迅速火遍全球。其对话的交互方式，能够回答问题，承认错误，拒绝不适当的请求，高质量的回答，极度贴近人的思维的交流方式，让大家直呼上瘾，更是带火了AI 行业。
的爆火，一度引发了关于中国科技创新能力的讨论，有人忧心：在人工智能这个领域，中国是否也会步半导体行业的后尘，在关键技术上落后国外，无法追赶？答案是不会。国内各大顶流科技公司已经跑步入场了！他们开始大量投入人力物力进行大模型的研究和开发。比如：
不仅仅是顶流科技公司，小企业，计算机个人从业者也面临着机遇和挑战。对于大企业，缺失大模型，将意味着产品无法进行智能性迭代，淘汰将是迟早的事；对于小企业，如何利用大模型提升产品与效率，是性命攸关般重要，竞争对手可不会原地踏步；对于计算机行业的个人从业者呢？
AI的爆火，带来新的职业机遇，也带来新的挑战，高薪的职位已经在各大城市发布，部分公司的裁员也在悄然进行。在这行业大变革的时期，NLP领域甚至整个AI领域的开发模式将会彻底发生改变，学习刻不容缓。
举个例子，此前，NLP领域中要做信息抽取相关的工作需要经历如下的步骤：
1.场景与任务定义（阅读理解or实体抽取）
2.大量数据标注
3.模型设计与调整
4.模型训练与调
5.模型部署于上线
在大模型时代，做信息抽取相关的任务的工作流程变成了这样：
1.训练或选择合适的大模型
2.编写合适提示与指令模板
3.根据效果决定是否大模型
4.提示与指令模板编排与应用
对于个人开发者而言，大模型促进了工作方式的转变，也对算法工程师提出了新的要求：
1.对大模型的能力和边界要有清晰的认知
2.能够调试或训练超大规模的模型，即具备分布式训练的能力
3.熟悉大模型的应用方法，要能在各种场景中熟练使用提示工程和指示学习最大程度发挥大模型的能力
这些能力或许将成为未来算法工程师职业发展中的核心能力。对于算法工程师来说，掌握大模型，刻不容缓。
内容既不是那些挂羊头卖狗肉的伪课程，也不同于某些只会教给大家怎么去注册个Bing账号之类毫无门槛的信息资讯知识星球，而是给算法工程师配置的真正干货，需要具有扎实的深度学习算法基础才能学习。
随着各大公司大模型的需求越来越大，对相关经验的算法工程师需求也越来越多，对应的待遇也水涨船高。
1工作需要与占领先机
大模型能力越来越强，落地成本越来越低，应用与落地场景越来越多，NLP算法工程师面临转型与技能升级的压力。尽快掌握大模型的技能，助你在职场中，占领先机。
随着大模型引起的关注越来越多，网上充斥着大量相关的信息和杂音，难以分辨利害和轻重。通过跟有经验的老师一起学习，可以大量减少踩坑的时间。
内容包括大模型各个方面的算法与实践，包括GPT预训练模型、分布式训练原理与框架、提示学习与指令学习、人工反馈式强化学习以及Model as 等知识和实践内容，内容详细，案例丰富.
(1) 理论知识充足：涵盖了大模型训练和应用所需的所有基础理论知识，如GPT系列模型、分布式训练原理与框架、提示学习、强化学习等，既有足够的宽度，也具备有足够的深度。我们会非常详细地讲解算法中的细节，帮助彻底消化算法原理。
(2) 实践案例丰富：本次课程中一共包含4个实践案例，分别为大模型预训练实战，大模型对话训练有监督调优实战，人工反馈式强化学习实战以及对话系统构建实战。
下面来简单了解一下课程各部分的大体内容：
(0) 简介，包括大模型介绍。
(1) 整体介绍，包括简介以及技术路径，总共10个小节，本小节内容可以免费收听。
(2) GPT系列预训练模型详解及分布式预训练实战，包括GPT1，GPT2，GPT3模型详解，分布式训练原理，，等，总共22个小节，内容详实，价值极高。
(3) 有监督调优原理及技术实战，包括提示学习与指示学习原理与构造准则，总共5个小节，是包含大模型应用的基本思想和经验。
(4) 人类反馈式强化学习基础及实践，包括强化学习的基础理论，中的PPO算法详解，奖励模型等，是中最核心的技术。
(5) Model as ，包括，大模型服务化思想，大模型端到端应用实例（基于外挂知识库的大模型对话系统实践案例），内容充实，紧扣实际落地场景，极具落地参考价值，助力实际工作应用和跳槽经验升级。
适合以下三类人群：
(1) 所有学习人工智能/深度学习算法，并有志于从事该领域的人员。
(2) 掌握了，深度学习基础概念等预备知识的技术人员。
(3) 学习与从事自然语言处理的技术人员。
学习完你将掌握：
(1) 大模型相关的主流算法；
(2) 分布式训练超大规模模型的能力与技巧；
(3) 掌握利用大模型搭建智能系统的完整流程。
链接: 提取码:9902
发表回复