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AI大模型教程全网独一份!请低调使用





作者: 老刘说NLP 来源: 老刘说NLP

近日,马斯克 旗下的AI大模型企业xAI,官宣拿到巨额融资60亿美元。

估值冲向240亿美元 (约1304亿),一举跃升为AI大模型“最猛独角兽 ”!

资本大佬Valor Equity Partners、红杉资本、国王控股、沙特王子-Bin Talal、Vy Capital等纷纷入局。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

他们不仅带来资金,更带来最新信号:AI大模型,毋庸置疑的“科技宠儿”

####OpenAI、谷歌、微软、Meta 等科技巨头见此情形,加紧AI大模型的“作战”布局。

####AI大模型人才之争,正在陷入疯狂。

马斯克亲自下场发起招聘广告 (高薪聘请AI大模型人才):

竞争对手Meta和OpenAI,为求AI大模型人才,甚至打破“潜规则”。

  • Meta向AI程序员们 提供了免面试入职的机会;‍

  • 谷歌老板亲自打电话挽留AI大模型工程师 ;‍

  • OpenAI,AI大模型人才 年薪更是涨到140万美元;

国内外大厂,相互挖角和AI人才流动呈现疯狂加速之势。

AI浪潮冲击之下,“只会开发的程序员”焦虑得睡不着,纷纷表示:**必须加紧学习“AI大模型”****,**要不连工作早晚得丢

01

AI大模型的内核

“框架+微调”

打铁还需自身硬,磨刀不误砍柴工!

要想学好AI大模型,必须要有好用的框架

前有Meta,Google 前后脚释放最新版LLaMa 3 和 Gemini ,后面马上迎来 OpenAI 宣布免费开源的Chatgpt-4o

GPT-4o发布不到还不到一周,Meta团队再次发布「混合模态」Chameleon(变色龙)。

10万亿token训练的34B参数模型性能接近GPT-4V,刷新SOTA

####**

####AI大模型更新速度极快,超乎想象! 🔥🔥

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2405.09818

行业人称:AI大模型层出不穷,不断刷新认知,但是****内核始终不变

无论是xAI,还是OpenAI,AI大模型的底层逻辑,仍旧在于四个关键要素。

1️⃣ 模型架构

2️⃣ 预训练数据集

3️⃣ 计算资源

4️⃣ 模型微调

我们一一拆解当前AI大模型,最为火热的Chameleon与GPT-4o一样,Chameleon采用了统一的——相对标准的纯解码器Transformer 架构,

当下能够利用最少参数,最小的计算资源,训练大模型成为“贴身办公助手”必做的步骤是——Fine-tuning(微调)

可以说,“Transformer + Fine-tuning ”已成为程序员训练和使用AI大模型的必学模式

那么,程序员如何才能轻松掌握Transformer 架构的核心原理?IT老兵怎样完成Fine-tuning训练?程序员如何有效将AI大模型跟****业务结合 起来?这些问题,如果你想了解——

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如何快速学习AI大模型知识?

如何搭建属于自己的Transformer框架?

如何用技术解锁大模型应用落地?

02

国内AI渗透太快,

再不入局就晚了!

现如今,国内的科技巨头纷纷加快新一轮的AI技术革新,大模型正逐步渗透各行各业,国内“百模大战”即将开启。

百度 文心大模型、华为 云盘古大模型、阿里云 通义大模型、360 智脑大模型等多个大模型产品正应用于各行各业。

新东方、满帮、T3出行、企迈等****企业 已接入通义千问大模型,并且有了实际应用。

国内AI岗位招聘需求正在上升,普通程序员找工作越来越难!

无论你是前端还是后端岗位,都急需:

● 掌握前沿热点: 与业内资深从业者对话,获取更多学习资源。

● 提升工作效率: 提高编码效率,利用大模型优化工作流程。

● 寻找赚钱方向**:** 找到靠谱的副业,独立做开发/接项目。

● 实现升职加薪: 在公司卷赢上下游,逆袭项目/技术管理层。

● 实现财富自由: 独立创业,凭大模型落地能力解决场景问题。

……

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03

课程含金量,远超你想象!

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而知乎依托上市公司背景,倾力研发,帮程序员了解最近的AI领域人才布局,定制模型落地,拒绝被时代抛弃

0****1

顶级客座讲师集结,强强联合

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利用AI大模型,快速交付业务价值,实现职业****“弯道超车”,抓住晋升机会

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深入剖析市场趋势,疯狂吸金

盘点目前人才需求、市场趋势,从自身实际出发,突破瓶颈。

带你成为超级个体,独立接项目,靠副业吸金

0****3

解锁AI技术应用场景,学习实践

2节直播课程解决:AI编程如何正确使用?能真正解决什么问题?

为你展示:如何利用LangChain的模块来改善大语言模型的使用!用实战经验落地AI技术

0****4

获取业内人脉资源,交流进步

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