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综合排序丨最热优先丨最新优先

ChatGPT爆火，揭秘AI大模型背后的高性能计算网络

前几天横空出世的 AI 爆款产品 ChatGPT，可以聊天、写代码、解答难题、写小说，其技术底座正是基于微调后的 GPT3.5 大模型，参数量多达 1750 亿个。 ChatGPT 的 AI 内容生成如此大规模、长时间的 GPU 集群训练任务，对网络互联底座的性能、可靠性、成本等各方面都提出极致要求。对此，追求极致高性能与高可用的星脉高性能计算网络面世了。 GPT3 模型训练性能上图是对 GPT3 模型的实测性能数据，主要通信模式是 AllReduce。 T5-MoE 模型训练性能上图是对 T5-MoE 模型的实测性能数据，主要通信模式是 All-to-All。 4）模型 & 可靠性测试：运行典型模型训练，判断业务模型性能是否达到预期；通过设计端侧故障模拟、网络内故障模拟以及交换机配置错误等三类故障来判断业务可用性是否达到预期。

深度学习与Python

2023-03-29

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高性能计算

AI语言模型的技术之争：DeepSeek与ChatGPT的架构与训练揭秘

1.2 ChatGPT简介 ChatGPT是OpenAI开发的一款基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构的自然语言处理模型。自从2022年首次发布以来，ChatGPT便因其在对话生成、问题解答、文本生成等任务中的卓越表现而成为全球最知名的语言生成模型之一。 2.2 模型规模与参数 ChatGPT：OpenAI的GPT-3模型包含了约1750亿个参数，而GPT-4则进一步扩展，拥有数万亿个参数。 3.3 知识蒸馏与量化技术 ChatGPT：ChatGPT的训练过程并未大量依赖知识蒸馏技术，主要依赖于大规模的无监督学习，并通过微调优化模型在特定领域的表现。第五章：代码实现：DeepSeek与ChatGPT的代码对比与实现我们将从两个方面展示代码：模型的加载与推理：如何加载预训练模型并使用其进行推理。

云边有个稻草人

2025-02-13

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chatGPT模型原理

简介 openai 的 GPT 大模型的发展历程。 GPT-3 大模型中的大模型首先， GPT-3 的模型所采用的数据量之大，高达上万亿，模型参数量也十分巨大，学习之复杂，计算之繁复不说了。这种引导学习的方式，在超大模型上展示了惊人的效果：只需要给出一个或者几个示范样例，模型就能照猫画虎地给出正确答案。注意啊，是超大模型才可以，一般几亿参数的大模型是不行的。（我们这里没有小模型，只有大模型、超大模型、巨大模型） chatGPT chatGPT 模型上基本上和之前都没有太大变化，主要变化的是训练策略变了。开源ChatGPT https://github.com/hpcaitech/ColossalAI https://github.com/lucidrains/PaLM-rlhf-pytorch

2023-06-30

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ChatGPT背后的模型

InstructGPT模型比GPT-3模型更擅长遵循用户的指令。这个模型很少会编造事实，同时在有毒输出产生方面表现出小幅下降。 2.ChatGPT中的RLHF方法在实际应用上训练ChatGPT中，其包含了几个以下的三个主要步骤：收集人工标记的数据，用来微调预训练模型GPT-3 训练奖励模型利用强化学习进一步微调语言模型 1 微调模型GPT-3 第一步比较简单，ChatGPT直接使用GPT-3作为预训练模型。得到排序结果后，就可以用来训练奖励模型。奖励模型可以利用预训练模型进行初始化，或者也可以进行随机初始化。然后把人工标注的排序结果输入到奖励模型中。这里可以使用类似推荐系统中的“pair-wise”，把两个句子输入进行，奖励模型判别哪个句子较好。最后，我们就有了两个模型，一个是第一步得到的LM模型，另一个是现在得到的奖励模型（RM）。

算法一只狗

2023-01-18

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GPT会上网了，ChatGPT插件的原理揭秘

☀️ 前言最近人工智能领域高潮迭起，人工智能聊天工具 ChatGPT 的大风刮到了世界各地，风靡全球，说到神奇的 ChatGPT 大家最想吐槽的是什么？信息落后？胡说八道？不会算数？通过这个插件，用户可以向 ChatGPT 发送计算机代码，并且 ChatGPT 会尝试理解并执行这些代码，从而返回计算结果。通过这个插件，用户可以使用自然语言与 ChatGPT 交互，并且可以使用 ChatGPT 执行一些简单的计算任务，从而减轻用户自己编写代码的工作量。在这个整个过程中，用户通过自然语言向 ChatGPT 发送请求，ChatGPT 会先使用预训练的语言模型对请求进行理解和编码。接着，ChatGPT 会将请求传递给相应的插件进行处理。官方给我们演示了一个用 ChatGPT 生成 ChatGPT 插件的示例，但是这些不是我们关注的点，我只需要关心产物即可。

2023-04-06

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AIGC 揭秘：探究 Transformer 模型

所以，小结一下： Transformer：允许模型在处理每个位置时关注其他位置的信息，从而能够捕捉到全局的语义信息； RNN：是通过循环连接逐步传递信息； CNN：主要通过局部感知采样来处理局部特征（其中，权重即为该元素与其他元素的注意力分数）；所以，如此这般，每个元素的表示都包含了整个序列的信息，从而使得模型更加全面地理解输入。

掘金安东尼

2023-10-16

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带你揭秘；ChatGPT 背后的超级计算机

上万颗英伟达芯片 + 微软数亿美元投资，带你揭秘 ChatGPT 背后的超级计算机北京时间 3 月 14 日消息，人工智能聊天机器人 ChatGPT 一经推出便火爆全球，但外界可能不知道，ChatGPT 图片 2019 年，当微软向 ChatGPT 开发商 OpenAI 投资 10 亿美元时，它同意为这家人工智能研究创业公司打造一台庞大的尖端超级计算机。这就是 ChatGPT 成为可能的原因，”微软 Azure 人工智能基础设施总经理尼迪・查普尔 (Nidhi Chappell) 表示，“它是从中得出的一个模型，未来还会有很多很多其他的模型。” 图片 ChatGPT 靠的是超级计算机训练这项技术帮助 OpenAI 发布了 ChatGPT，后者在去年 11 月发布几天后就吸引了 100 多万用户，现在正被纳入其他公司的商业模式，从亿万富翁对冲基金创始人肯 “现在让世界惊叹的模型是建立在我们几年前开始建造的超级计算机上的。新的模型将建立在我们正在训练的新型超级计算机上，这台计算机更大，也更精密。”

攻坚克难的那份表

2023-03-14

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揭秘ChatGPT的Prompt方法：原理与应用总结

对于ChatGPT而言，Prompt方法使得用户可以以文本的形式指导模型生成符合特定要求的回复或内容，而无需进行复杂的微调或训练。这种方法的灵活性和效率使得其在实际应用中备受青睐。当用户提供一个Prompt时，ChatGPT会将其视为一个上下文，并根据这个上下文生成接下来的文本。这种生成过程基于模型对语言的理解以及对可能的后续文本的预测。在技术上，Prompt方法通过将Prompt文本与模型的输入进行拼接来实现。模型接受Prompt文本作为其输入，并基于该文本生成相应的回复或内容。总结Prompt方法作为ChatGPT成功的关键之一，为用户提供了一种简单而有效的方式来指导模型生成特定风格或内容的文本。其原理基于模型对语言的理解和生成能力，通过提供Prompt文本来引导模型生成相应的文本内容。在实际应用中，Prompt方法展现出了广泛的应用前景，为各种场景下的文本生成任务提供了便利和效率。

霍格沃兹测试开发Muller老师

2024-03-13

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ChatGPT - 如何高效的调教ChatGPT （指令建构模型-LACES问题模型）

定义 LACES问题模型是一个更具体的提问prompts构建方法。它包括以下五个要素： 1. Limitation（限定条件）为问题或指令增加限定条件，有助于获得更具针对性的答案。或者启发ChatGPT自行进行任务拆解，进行链式思考（Chain of Thought） ---- 小Demo 使用LACES问题模型来撰写一个关于市场营销策略的问题示例： L – “请列出五个有效的针对社交媒体的市场营销策略这里的分步骤问题，要分多次拆解提问给ChatGPT。

2023-05-01

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《花雕学AI》34：用13种Prompt玩转AI聊天机器人—揭秘ChatGPT模型

在本文中，我们将介绍ChatGPT的13种Prompt的概念和作用，并举例说明如何使用它们来和聊天机器人进行愉快和有意义的对话。图片目录： 1、定义：给出一个概念或术语，让模型给出一个清晰和准确的定义。 2、罗列：给出一个主题或类别，让模型罗列出一些相关或典型的例子。 3、分类：给出一个项目或对象，让模型判断它属于哪个类别或分组。 4、归纳：给出一些具体的事实或信息，让模型归纳出一个一般性的结论或规律。 5、解释：给出一个现象或问题，让模型解释其原因或意义。本文介绍了一种聊天机器人模型，叫ChatGPT。它可以用13种Prompt来生成不同回答。本文也分析了每种Prompt的好处和坏处，并给出了示例。本文希望能够帮助读者学习和使用聊天机器人。本文也提醒读者在使用ChatGPT时，注意其局限性和潜在风险。

2023-05-13

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