从0到1构建自己的mini-ChatGPT
随着ChatGPT的爆火,大语言模型(LLM)得到空前关注,一定程度上来说,对整个NLP行业进行了降维打击。传统的NLP很难超越ChatGPT,我们能做的就是跟紧行业发展的脚步,学习前沿强大的NLP技术。
对于NLPer来说,学习如何构建一个自己的chatGPT是很有价值的。不仅可以增强对NLP模型的理解,还使你能够自定义模型、解决实际问题并探索创新机会。
那如果要从0到1实现自己的mini-ChatGPT,需要掌握哪些知识呢?
(1)Transformer
Transformer是ChatGPT的底层核心架构,因此需要大家深刻了解Transformer的细节(包含Seq2Seq架构、Attention机制);还需要掌握模型微调与优化的方法——人类反馈强化学习RHFL模型。
(2)工程技能
ChatGPT是一项工程,需要数据预处理、模型训练、调优等复杂工程能力。
深蓝学院将transformer原理与工程实践相结合,推出了「生成式预训练语言模型:理论与实战」课程。从经典的语言模型开始讲解,逐步深入到GPT模型,详细拆解GPT的核心模块,最后带着大家实现自己的mini-ChatGPT。在讲解原理的同时,课程非常注重代码实践,10个实践项目的代码实现穿插于每个算法理论之中。
深蓝学院mini-ChatGPT项目介绍
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课程导师
黄佳
新加坡科技研究局人工智能高级研究员,主攻方向为NLP大模型的研发与应用、持续学习、AI in FinTech、AI in Spectrometry Data。曾著有《零基础学机器学习》、《数据分析咖哥十话》等多部畅销书籍,深耕数据科学领域多年,积累了丰富的科研项目和政府、银行、能源、医疗等领域 AI 项目落地实战经验。
课程大纲
(点击查看大图)
课程目标
本门课程采透彻理解以ChatGPT为代表的生成式语言模型的原理以及代码实现,自主开发属于自己的ChatGPT。
(1)掌握语言模型的经典与主流算法,及其发展脉络;
(2)深刻理解ChatGPT的若干核心技术;
(3)动手实现mini版本的ChatGPT。
学后收获
1. 你将获得现代NLP技术的关键内核和完整脉络(摒弃一切已经不需要过多了解的过时东西)
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关键词
模型
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