139分钟
ChatGPT技术原理实战剖析
本套课程是一门介绍以及深入探究GPT模型的自然语言生成能力的课程。GPT (Generative Pre-trained Transformer) 是Open AI公司开发的基于Transformer…
本套课程是一门介绍以及深入探究GPT模型的自然语言生成能力的课程。GPT (Generative Pre-trained Transformer) 是Open AI公司开发的基于Transformer的神经网络模型，是一种强大的自然语言处理模型。在这门课程中，我们将深入探究GPT模型的相关原理和技术，了解其如何使计算机具备自然语言的理解和生成能力。
课程亮点
深入解析技术原理：课程会深入剖析ChatGPT的核心技术原理，包括Transformer框架、语义编码、流程控制、问答理解等关键组件。
实战案例与操作指南：课程不仅停留在理论层面，还会结合实战案例，详细展示如何运用ChatGPT技术解决具体问题。
系统性的学习与提升：课程从基础到高级，循序渐进地引导学员掌握ChatGPT技术的各个方面。
在这门课程中老师结合实际案例深入剖析了GPT模型背后的技术原理的。课程还围绕如何训练GPT模型和如何设计使用GPT模型的应用案例展开讲解。
整个课程可以将帮助学生深入了解ChatGPT的核心技术、原理和应用场景，让学生能够更好地应用此技术，并在自然语言生成领域取得更好的成果。
课程导读
第1章 万物皆可GPT
- 1-1 一个NLP任务一个模型的时代
- 1-2 ChatGPT： 上述任务我都能做！
第2章 GPT的发展史
- 2-1 GPT 1.0
- 2-2 GPT 2.0
- 2-3 GPT 3.0
第3章 ChatGPT的训练流程
- 3-1 ChatGPT 的训练流程
- 3-2 训练流程中一些详细的拓展
- 3-3 【代码】Reward Model 训练代码
- 3-4 【代码】标注平台代码
- 3-5 【代码】PPO+GPT2代码
第4章 ChatGPT的各种开源平替
- 4-1 开源模型基座（Backbone）
- 4-2 开源数据集（Dataset）
- 4-3 LLM 训练中的常用技巧（Skills）
课程总结
课后测试
何枝
自然语言处理算法工程师