1-3 【行业发展】ChatGPT对行业、社会有什么影响，我们要如何应对

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　　结合ChatGPT实现智能助手只是第一步？企业真正急迫需求是构建符合自己业务需求的AI智能助手，核心技能训练和微调私有的大模型？本课深入企业需求，从ChatGPT背后原理、技术、不同大模型知识开始，带你从0到1训练出一个大模型，澳门新葡萄新京APP运用PEFT技巧微调大模型解决场景需求，最后用LangChain+训练的大模型搭建知识库问答。让你掌握大模型LLM构建的原理、技术、流程与实战，超越大多数竞争者，抢占先机，脱颖而出。

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　　第一步搭建搭建开发环境，介绍百度的aistudio以及paddlepaddle。指引对于没有显卡资源的同学如何通过aistudio免费使用v100、和亚马逊的算力资源。

　　本章了解了解chatGPT初始技术，讲解并代码实践了语言模型最初的词向量技术word2vec。以及LSTM和基于LSTM的动态词向量ELMo。

　　本章从seq2seq结构与注意力机制的基础讲起，通过具体案例展示其应用。随后，详细解析了Transformer的核心组件，包括多头注意力机制、残差链接解决梯度消失问题、LayerNorm提升训练稳定性，以及解码器的运作机制。此外，还探讨了sparse-Transformer稀疏模型与Transformer-XL在解决长序列问题上的创新。最后，本章进行了全面梳理与总结，为理解chatGPT的强大能力提供了坚实的理论基础。

　　本章全面探索了Transformer架构的另一重要分支Bert系列模型。从评估指标、subword算法、常见NLP任务等基础讲起，深入分析了Bert预训练模型及其在情感分析任务中的Paddle实战应用。同时，讲解了Bert论文，并动手实践开发了一个Bert。讲了基于bert的ernie和plato。

　　本章追溯了chatGPT技术的前身，从GPT-1的初步探索，到GPT-2的扩展，再到GPT-3的飞跃性发展，展现了自然语言处理领域大模型技术的演进历程。同时，介绍了基于GPT技术开发的多个重要模型，如GPT-Codex、AlphaCode及Instruct-GPT。此外讲解了GPT系列论文，以及代码生成的2篇论文和ChatGPT训练的相关逻辑。

　　第7章 chatGPT技术演变从GPT 1 开始的大模型发展与演化