一直比较关注LLM 相关内容的业界进展,所以特定来参加这个训练营《书生·浦语大模型实战营》,动手学习LLM,看看大模型生态链中具体的最佳实践(Best Practice),很早的时候GPT3.5 时代,我只是注意到了他的发布,之前的聊天机器人还是这么个架构
ChatGPT在效果强大的GPT 3.5大规模语言模型(LLM,Large Language Model)基础上,引入“人工标注数据+强化学习”(RLHF,Reinforcement Learning from Human Feedback ,这里的人工反馈其实就是人工标注数据)来不断Fine-tune预训练语言模型,主要目的是让LLM模型学会理解人类的命令指令的含义(比如给我写一段小作文生成类问题、知识回答类问题、头脑风暴类问题等不同类型的命令),以及让LLM学会判断对于给定的prompt输入指令(用户的问题),什么样的答案是优质的(富含信息、内容丰富、对用户有帮助、无害、不包含歧视信息等多种标准)。
ChatGPT 使用来自人类反馈的强化学习进行训练,这种方法通过人类干预来增强机器学习以获得更好的效果。在训练过程中,人类训练者扮演着用户和人工智能助手的角色,并通过近端策略优化算法进行微调。
在人工智能飞速发展的时代,大模型已经成为引领创新和突破的大力推动者。但开发和应用大模型可不是一件容易的事情,需要我们掌握一堆技巧和方法。所以,这次实战营的目标就是让大家能够高效地学习,玩转大模型的微调、部署和评测全套工具。
官网:https://internlm.intern-ai.org.cn/ GitHub: https://github.com/InternLM InternLM2 技术报告【英文版】:https://arxiv.org/pdf/2403.17297.pdf
书生浦语 2.0 (InternLM2) 的主要亮点
从实际商业项目的调研来看
论文地址
官方翻译
中文翻译参考
典型网页内容获取工具:https://trafilatura.readthedocs.io/en/latest/
网上的c++ 代码确实太多了,所以你应该多利用AI帮忙写c++代码
https://arxiv.org/pdf/2402.19473.pdf
Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content A Survey
以下观点来源于 《动手学自然语言处理》书籍首发直播
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