ChatGPT 和预训练模型实战课 
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ChatGPT 和预训练模型实战课
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当前播放: 03｜大模型一统江湖：解析 Transformer 架构
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可试看
01｜ChatGPT 原理和简单 Chatbot 实现
02｜从规则到统计: 语言模型的发展脉络
03｜大模型一统江湖：解析 Transformer 架构
04｜实战一：Hugging Face Transformers 让大模型为你所用
05｜实战二：BERT 带你见证预训练和微调的奇迹
06｜实战三：OpenAI API 决战生成式 AI 之巅
07｜实战四：DALL·E 创意无限
08｜实战五：Telegram Bot 打造专属聊天机器人
结束语｜时不我待，拥抱 AI 的未来
本节摘要
课件地址：https://pan.baidu.com/s/1yLg2haWLbScGBwwQyEy6Gw
提取码：t8rv
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全部留言(7)
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Geek_697922
老师讲得真好，小白也能听得懂
作者回复: 谢谢支持！
4
iLeGeND
为啥编码器
作者回复: BERT吗？BERT觉得编码器就够了。有几个原因。 BERT 的主要预训练任务是随机掩盖输入句子的一部分词汇，并试图预测被掩盖的词。为了完成这一任务，BERT 只需要对整个句子进行编码。 另外就是简化了模型结构，训练速度更快。
2
Wallace
Token与参数变量是什么关系呢？
作者回复: Token是训练数据-文本data分词之后的东西，参数是模型的一部分，神经网络函数的参数。参数是用来处理Token的。
斜杠青年
收获满满
作者回复: 斜杠青年，爱学习的好青年
xbc
什么时候手撕transformer代码？
作者回复: 很快了
sam
谢谢老师， 了解了GPT的基本实现原理， 很有收获！
作者回复: 谢谢，有收获就好，可以加我微信jackyhuang79进一步探讨
iLeGeND
为啥正常提问的留言说有敏感词汇呢
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