包含让chatgpt做推理题的词条

本文目录一览：

• 1、马斯克xAI公布大模型详细进展,Grok只训练了2个月
• 2、月薪5000美元的CEO?来看看他的打工日记
• 3、如何构建GPT——数据标注篇
• 4、太通透了!大模型训练和推理优化技术最全汇总!
• 5、什么是大型语言模型

马斯克xAI公布大模型详细进展,Grok只训练了2个月

1、在公布了 xAI 创立的消息之后，他们训练了一个 330 亿参数的 LLM 原型 ——Grok-0。这个早期模型在标准 LM 测试基准上接近 LLaMA 2 (70B) 的能力，但只使用了一半的训练资源。

2、Grok-1，由马斯克旗下xAI公司开发，是一个开源大型语言模型，参数量高达3140亿，成为目前最大参数量的开源模型。遵循Apache 0许可，用户可自由使用、修改和分发，用于个人或商业用途。

3、马斯克的xAI公司宣布即将在本周开源其大模型Grok，此举在与OpenAI的法律纠纷中显得尤为关键。马斯克借此机会强调了开源和非营利人工智能的承诺，借此占据了道德高地，引发了网友对OpenAI的压力。Grok基于Grok-1，拥有8192的上下文长度和与GPT-5相当的实力，以敢说敢讽为特点，目前尚不清楚开源细节。

月薪5000美元的CEO?来看看他的打工日记

1、OpenAI在那一年刚从非营利组织转为营利性组织，山姆从Combinator Y辞去总裁一职，到这家成立仅4年的公司亲自任职CEO，也是在这一年，他和捐款人马斯克(Elon Musk)闹掰，大概是因为机构性质变动或微软的注资，但两人的矛盾当时并没有公开。

2、原来，《樱桃酒》被美图CEO看到点了赞，还被推到了美拍首页热门。 那天，李子柒无比兴奋的在朋友圈发了截图，纪录这个历史性时刻。终于在7个月后，李子柒拍出了爆款视频《兰州牛肉面》，全网播放量5000万，点赞数超60万。 从那过后，李子柒的微博粉丝从500万突破到1000万。再到后来，她又重拾起当初的淘宝店。

如何构建GPT——数据标注篇

数据标注在GPT中的应用包括数据审核、清洗、加工和挖掘，特别是非结构化数据的结构化处理。标注数据通常以JSON、XML格式交付，包括图像、语音、文本、视频等。文本标注也可使用TXT格式。其他数据，如医学影像数据，需单独定义输出标准。DICOM类型的数据需存储在DICOM数据集中。

支持计算机视觉：语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、3D立方体标注、2D3D融合标注、目标追踪、属性判别等多类型数据标注；支持自然语言处理：文本清洗、OCR转写、情感分析、词性标注、句子编写、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、NLU语句泛化、机器翻译等多类型数据标注。

OpenAI公司在全球大模型领域处于领先地位，他们在数据标注上也有一套独特的方法。他们的数据标注方式是先进行预训练模型的制作，然后通过强化学习和人工反馈来调优，即RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）。

太通透了!大模型训练和推理优化技术最全汇总!

DeepSpeed分布式训练： ZeRO技术减少单卡内存负担，通过数据并行和零冗余优化模型存储。Torch FSDP + CPU Offloading： FSDP优化内存使用，CPU offload动态地在GPU和CPU间转移参数。3D并行： 除数据并行外，模型并行和流水线并行也是优化手段。

优化技术根据不同理论有多种，Lecture 主要讨论一阶与二阶优化技术。对于凸优化，任何局部最优解即为全局最优解。常用算法包括贪婪算法、梯度下降法及其变种。非凸优化问题存在无数个局部最优点和鞍点。对于深度学习模型，鞍点问题更为严重。

深度学习新思路：探讨轻量模型（如PP-LiteSeg）的语义分割、目标检测等实践案例。 技术创新：GAN、自注意力机制、FPN、LCCL、WE等技术的最新应用。 前沿探讨：半监督学习综述，以及Transformer与图神经网络在视觉领域的独特应用。 知识传承：知识蒸馏，让学习更高效。

什么是大型语言模型

大LM是什么意思？大LM是指大型语言模型，此类模型是指使用深度学习技术训练的功能强大的人工智能模型，可用于自然语言处理和语音识别等领域。大型语言模型的特点是可以处理大规模的文本数据，从而生成高质量、具有上下文语义和逻辑性的语言内容。

大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，能够生成自然语言文本或理解语言文本的含义。 大语言模型（Large Language Model，LLM）是基于深度学习的人工智能模型，其主要特点在于使用大量的文本数据进行训练，以便更好地理解和生成自然语言文本。

大型语言模型(LLM)是指包含数千亿(或更多)参数的语言模型，这些参数是在大量文本数据上训练的，例如模型 GPT-PaLM、Galactica 和 LLaMA。具体来说，LLM 建立在 Transformer 架构之上，其中多头注意力层堆叠在一个非常深的神经网络中。