內(nèi)容包括大模型各個方面的算法與實踐，包括GPT預(yù)訓(xùn)練模型、分布式訓(xùn)練原理與框架、提示學(xué)習(xí)與指令學(xué)習(xí)、人工反饋式強化學(xué)習(xí)以及Model as Service等知識和實踐內(nèi)容，內(nèi)容詳細。

自從2022年11月ChatGPT發(fā)布之后，迅速火遍全球。其對話的交互方式，能夠回答問題，承認錯誤，拒絕不適當?shù)恼埱?，高質(zhì)量的回答，極度貼近人的思維的交流方式，讓大家直呼上癮，更是帶火了AI 行業(yè)。

ChatGPT的爆火，一度引發(fā)了關(guān)于中國科技創(chuàng)新能力的討論，有人憂心：在人工智能這個領(lǐng)域，中國是否也會步半導(dǎo)體行業(yè)的后塵，在關(guān)鍵技術(shù)上落后國外，無法追趕？答案是不會。國內(nèi)各大頂流科技公司已經(jīng)跑步入場了！他們開始大量投入人力物力進行大模型的研究和開發(fā)。比如：

不僅僅是頂流科技公司，小企業(yè)，計算機個人從業(yè)者也面臨著機遇和挑戰(zhàn)。對于大企業(yè)，缺失大模型，將意味著產(chǎn)品無法進行智能性迭代，淘汰將是遲早的事；對于小企業(yè)，如何利用大模型提升產(chǎn)品與效率，是性命攸關(guān)般重要，競爭對手可不會原地踏步；對于計算機行業(yè)的個人從業(yè)者呢？

AI的爆火，帶來新的職業(yè)機遇，也帶來新的挑戰(zhàn)，高薪的職位已經(jīng)在各大城市發(fā)布，部分公司的裁員也在悄然進行。在這行業(yè)大變革的時期，NLP領(lǐng)域甚至整個AI領(lǐng)域的開發(fā)模式將會徹底發(fā)生改變，學(xué)習(xí)刻不容緩。

舉個例子，此前，NLP領(lǐng)域中要做信息抽取相關(guān)的工作需要經(jīng)歷如下的步驟：

1.場景與任務(wù)定義（閱讀理解or實體抽?。?/p>

2.大量數(shù)據(jù)標注

3.模型設(shè)計與調(diào)整

4.模型訓(xùn)練與調(diào)

5.模型部署于上線

在大模型時代，做信息抽取相關(guān)的任務(wù)的工作流程變成了這樣：

1.訓(xùn)練或選擇合適的大模型

2.編寫合適提示與指令模板

3.根據(jù)效果決定是否Finetune大模型

4.提示與指令模板編排與應(yīng)用

對于個人開發(fā)者而言，大模型促進了工作方式的轉(zhuǎn)變，也對算法工程師提出了新的要求：

1.對大模型的能力和邊界要有清晰的認知

2.能夠調(diào)試或訓(xùn)練超大規(guī)模的模型，即具備分布式訓(xùn)練的能力

3.熟悉大模型的應(yīng)用方法，要能在各種場景中熟練使用提示工程和指示學(xué)習(xí)最大程度發(fā)揮大模型的能力

這些能力或許將成為未來算法工程師職業(yè)發(fā)展中的核心能力。對于算法工程師來說，掌握大模型，刻不容緩。

內(nèi)容既不是那些掛羊頭賣狗肉的偽ChatGPT課程，也不同于某些只會教給大家怎么去注冊個Bing賬號之類毫無門檻的信息資訊知識星球，而是給算法工程師配置的真正干貨，需要具有扎實的深度學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)才能學(xué)習(xí)。

隨著各大公司大模型的需求越來越大，對相關(guān)經(jīng)驗的算法工程師需求也越來越多，對應(yīng)的待遇也水漲船高。

1工作需要與占領(lǐng)先機

大模型能力越來越強，落地成本越來越低，應(yīng)用與落地場景越來越多，NLP算法工程師面臨轉(zhuǎn)型與技能升級的壓力。盡快掌握大模型的技能，助你在職場中，占領(lǐng)先機。

隨著大模型引起的關(guān)注越來越多，網(wǎng)上充斥著大量相關(guān)的信息和雜音，難以分辨利害和輕重。通過跟有經(jīng)驗的老師一起學(xué)習(xí)，可以大量減少踩坑的時間。

內(nèi)容包括大模型各個方面的算法與實踐，包括GPT預(yù)訓(xùn)練模型、分布式訓(xùn)練原理與框架、提示學(xué)習(xí)與指令學(xué)習(xí)、人工反饋式強化學(xué)習(xí)以及Model as Service等知識和實踐內(nèi)容，內(nèi)容詳細，案例豐富.

(1) 理論知識充足：涵蓋了大模型訓(xùn)練和應(yīng)用所需的所有基礎(chǔ)理論知識，如GPT系列模型、分布式訓(xùn)練原理與框架、提示學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等，既有足夠的寬度，也具備有足夠的深度。我們會非常詳細地講解算法中的細節(jié)，幫助徹底消化算法原理。

(2) 實踐案例豐富：本次課程中一共包含4個實踐案例，分別為大模型預(yù)訓(xùn)練實戰(zhàn)，大模型對話訓(xùn)練有監(jiān)督調(diào)優(yōu)實戰(zhàn)，人工反饋式強化學(xué)習(xí)實戰(zhàn)以及l(fā)angchain對話系統(tǒng)構(gòu)建實戰(zhàn)。

下面來簡單了解一下課程各部分的大體內(nèi)容：

(0) 簡介，包括ChatGPT大模型介紹。

(1) ChatGPT整體介紹，包括ChatGPT簡介以及ChatGPT技術(shù)路徑，總共10個小節(jié)，本小節(jié)內(nèi)容可以免費收聽。

(2) GPT系列預(yù)訓(xùn)練模型詳解及分布式預(yù)訓(xùn)練實戰(zhàn)，包括GPT1，GPT2，GPT3模型詳解，分布式訓(xùn)練原理，DeepSpeed，Megatrond等，總共22個小節(jié)，內(nèi)容詳實，價值極高。

(3) 有監(jiān)督調(diào)優(yōu)原理及技術(shù)實戰(zhàn)，包括提示學(xué)習(xí)與指示學(xué)習(xí)原理與構(gòu)造準則，總共5個小節(jié)，是包含大模型應(yīng)用的基本思想和經(jīng)驗。

(4) 人類反饋式強化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)及實踐，包括強化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，ChatGPT中的PPO算法詳解，獎勵模型等，是chatgpt中最核心的技術(shù)。

(5) Model as Service，包括langchain，大模型服務(wù)化思想，大模型端到端應(yīng)用實例（基于外掛知識庫的大模型對話系統(tǒng)實踐案例），內(nèi)容充實，緊扣實際落地場景，極具落地參考價值，助力實際工作應(yīng)用和跳槽經(jīng)驗升級。

適合以下三類人群：

(1) 所有學(xué)習(xí)人工智能/深度學(xué)習(xí)算法，并有志于從事該領(lǐng)域的人員。

(2) 掌握了Python，深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概念等預(yù)備知識的技術(shù)人員。

(3) 學(xué)習(xí)與從事自然語言處理的技術(shù)人員。

學(xué)習(xí)完你將掌握：

(1) ChatGPT大模型相關(guān)的主流算法；

(2) 分布式訓(xùn)練超大規(guī)模模型的能力與技巧；

(3) 掌握利用大模型搭建智能系統(tǒng)的完整流程。

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