【人人懂AI】用chatGPT学会大模型GPT
1. 一句话掌握最新关键知识点
1.1 什么是chatGPT？
chatGPT是基于OpenAI公司的人工智能大模型GPT系列开发出的一个网页版的对话机器人。用户可以在网页登录与chatGPT进行语言交流，支持多种主流语言，chatGPT与传统大的智能对话机器人不同，它可以几乎接近人类的理解和表达能力，在对话中扮演会说话的维基百科的角色。
chatGPT官网地址：https://chat.openai.com/chat
1.2 什么是GPT大模型
chatGPT这么强大的理解力，和生成自然语言进行对话的能力，依托于它的内核，OpenAI公司的GPT系列大模型（GPT3.5，GPT4）。
GPT：Generative Pre-trained Transformer 可以翻译为生成式预训练Transformer大模型，它是Transformer大模型的一种衍生。
1.3 什么是Transformer
简单来说，Transformer是自然语言大模型BERT，GPT中的这个T，它的诞生主要为了解决如何让机器生成的一句话更像人话的问题。
如何做到呢？这里借助了一个Self-Attention（自注意力值）的计算，来计算一句话中不同单词的排列在一起的概率大小
1.4 什么是self attention
Self-attention是一种机器学习中的注意力机制，它可以在输入序列中自动学习每个元素之间的关系，从而更好地理解输入序列。在自注意力机制中，每个元素都可以与序列中的其他元素进行交互，以便更好地捕捉序列中的上下文信息。自注意力机制通常用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本分类和语言建模等。在自注意力机制中，每个元素都可以与序列中的其他元素进行交互，以便更好地捕捉序列中的上下文信息。
1.5 什么是fine-tune
Fine-tune是指在已经训练好的模型基础上，进一步调整模型参数以适应特定任务或数据集的过程。在机器学习中，通常使用预训练模型来加速和改善模型的训练过程。预训练模型是在大规模数据集上进行训练的，例如自然语言处理任务中的BERT模型或计算机视觉任务中的ResNet模型。 当我们面临一个新的任务或数据集时，可以使用预训练模型作为起点，然后通过fine-tune来调整模型的参数，使其适应特定的任务需求。
Fine-tune的过程通常包括以下几个步骤：
1. 冻结预训练模型的大部分参数：为了保留预训练模型的知识，我们通常会冻结预训练模型的大部分参数，只允许少量参数进行调整。
2. 添加新的任务特定层：根据具体任务的需求，在预训练模型的顶部添加一些新的层，这些层将针对特定任务进行训练。
3. 重新训练模型：使用新的任务数据集对整个模型进行训练，包括预训练模型的部分参数和新添加的任务特定层。 通过fine-tune，我们可以在相对较少的数据和计算资源下，快速构建和训练适应特定任务的模型。这种方法在自然语言处理、计算机视觉和其他领域中都得到了广泛应用。
1.6 什么是prompt（提示词工程）
Prompt（提示词工程）是指在使用AI语言模型时，为了引导模型生成特定类型的回答或完成特定任务，给模型提供的输入文本。Prompt可以是一个问题、一个陈述或一个指令，它的目的是为了指导模型生成符合预期的回答。
通过设计合适的Prompt，可以引导模型生成特定领域的回答，或者完成特定的任务，例如翻译、摘要、对话等。
Prompt的设计需要考虑清晰明确的语言，避免模糊或歧义的表达，以确保模型能够正确理解并生成预期的回答。 在使用AI语言模型时，合理设计和使用Prompt可以提高模型的效果和准确性，使得模型更好地满足用户的需求。
同时，Prompt的设计也需要根据具体的模型和任务进行调整和优化，以获得更好的结果。
2. GPT可以用在什么场景
2.1 辅助内容生成 - 微软Copilot
Microsoft 365 Copilot将无缝集成在用户每天使用的应用当中，帮助他们保持工作的流畅性，从繁琐事务作中解放出来，从而专注于手头工作。
- Copilot in Word能够在人们工作时与他们一起撰写、编辑、总结和创作。
- Copilot in PowerPoint能够在创作过程中，通过自然语言命令将想法转化为设计好的演示文稿。
- Copilot in Excel 能够帮助用户释放洞察、识别趋势，或在短时间内创建专业型式的数据可视化。
- Copilot in Outlook能够帮助用户整合并管理收件箱，从而节约出更多时间用于实际沟通。
- Copilot in Teams能够直接从对话上下文中提供实时摘要和待办事项，提高会议效率。
- Copilot in Power Platform通过在Power Apps和Power Virtual Agents中引入两项新功能，能够让各种技能水平的开发人员利用低代码工具加速和简化开发。
- Business Chat汇集了来自文档、演示文稿、电子邮件、日历、笔记和联系人的数据，能够帮助用户总结聊天内容、撰写电子邮件、查找关键日期，甚至根据其他项目文件制定计划。
3. 安全与隐私如何保障
4. 是否支持私有化部署
5. 希望学习更多专业知识
5.1 内网知识社区
5.2 外部优秀知识直达
5.2.1 微软Azure AI课程（适合初学小白）
https://learn.microsoft.com/zh-cn/training/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/
5.2.2 Google生成式AI课程（科普级大模型课程）
https://www.cloudskillsboost.google/journeys/118
5.2.3 鲁老师的机器学习基础知识合集（进阶学习）
https://lulaoshi.info/machine-learning/attention/transformer-attention.html
5.2.2 芦苇的机器学习笔记（进阶学习）
https://luweikxy.gitbook.io/machine-learning-notes/
5.2.3 大语言模型（LLM）微调技术笔记 #92（高难度进阶学习）
https://github.com/ninehills/ninehills.github.io/issues/92
本文来自博客园，作者：易先讯，转载请注明原文链接：https://www.cnblogs.com/gongxianjin/p/17468276.html
