ChatGPT和AIGC技術過程

  培訓講師：李家貴

講師背景：
李家貴老師——人工智能與數(shù)字化轉(zhuǎn)型實戰(zhàn)專家?浙大管理碩士，西安交大醫(yī)學電子學士?西安交大數(shù)字經(jīng)濟研究院首席科學家?工信部公益培訓師、央企CIO聯(lián)盟特邀專家?深圳市人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)會特邀專家?現(xiàn)任：深圳微品致遠信息科技有限公司首席數(shù)據(jù)官、數(shù)據(jù)中 詳細>>

李家貴
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ChatGPT和AIGC技術過程詳細內(nèi)容

ChatGPT和AIGC技術過程

ChatGPT如何賦能企業(yè)管理
大數(shù)據(jù)與人工智能實戰(zhàn)專家—李家貴老師
廣東省人工智能與大數(shù)據(jù)中心技術總監(jiān)/數(shù)據(jù)中臺部總經(jīng)理/CDO
課程大綱：
一、ChatGPT改變世界
宏觀認知
1.1.1 二季度政治局會議關于chatGPT會議結(jié)論的政策解讀
1.1.2 人工智能的iphone時刻/登火箭時不要問坐那個座位
1.1.3 AI的影響可能是反人性的
1.1.4 chatGPT的影響可能是文藝復興級的
1.1.5 新的大國競爭和wintel聯(lián)盟
1.1.6 上一輪人工智能進入尾聲
案例：5000萬美金的朋友圈
ChatGPT的先進性
1.2.1 ChatGPT具備諸多先進性特征
1.2.2 ChatGPT 提升的核心點
1.2.3 ChatGPT 提升的原因
1.2.4 ChatGPT 提升的領域
1.2.5 ChatGPT得益于通用（基礎）模型所構(gòu)建 AI 系統(tǒng)的新范式
ChatGPT的局限性
機器幻覺
知識庫問題
信息安全
跨境傳輸
預訓練和微調(diào)
2.1 什么是預訓練
為什么要預訓練--中文表現(xiàn)不佳
為什么要預訓練--領域知識不足
為什么要預訓練--有時候微調(diào)不解決問題
為什么要預訓練--行業(yè)實踐
預訓練的目的
領域差距是什么？
數(shù)據(jù)問題
預訓練過程
分詞
詞表擴充
數(shù)據(jù)源采樣
中文預訓練集
關于數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化
C-Eval
2.2什么是微調(diào)
Instruct tuning
Prompt tuning
Instruct-GPT paper
Alpaca微調(diào)過程
Vicuna-13B 的訓練、評估和推理
微調(diào)國內(nèi)實踐
數(shù)據(jù)處理
使用RLHF來優(yōu)化模型
模型優(yōu)化思路
通過引入判別模型代替人工打分
基于強化學習RL 進行語言模型微調(diào)優(yōu)化
人類反饋的強化學習RL的總流程
大實驗：利用竹間智能平臺一起共創(chuàng)一個微調(diào)政務大模型(0.5天-1天）
其他AIGC實踐
zero-shot vs few shot
多模態(tài)的實現(xiàn):GPT識圖識聲
Stable Diffusion: 文生圖
SigmentAnything Model: 圖片分割

 

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