大半夜的，OpenAI抽象了整整快半年的新模型。在没有任何预告下，正式登场。正式版名称不叫草莓，草莓只是内部的一个代号。他们的正式名字，叫：这次模型的强悍，甚至让OpenAI不惜推掉了过去GPT系列的命名，重新起了一个o系列。炸了，真的炸了。我现在，头皮发麻，真的，这次OpenAI o1发布，也标志着，**“我们通往AGI的路上，已经没有任何阻碍。**在逻辑和推理能力上，我直接先放图，你们就知道，

- 一、微调的定义大模型微调是利用特定领域的数据集对已预训练的大模型进行进一步训练的过程。它旨在优化模型在特定任务上的性能，使模型能够更好地适应和完成特定领域的任务。- 二、微调的核心原因定制化功能：微调的核心原因是赋予大模型更加定制化的功能。通用大模型虽然强大，但在特定领域可能表现不佳。通过微调，可以使模型更好地适应特定领域的需求和特征。领域知识学习：通过引入特定领域的数据集进行微调，大模型可以

在深入理解思维链（Chain of Thought, CoT）之前，我们先来认识两个概念，即“语言智能”和“推理”。“语言智能”可以被看作是使用基于自然语言的概念去理解经验事物，并对概念间进行推理的能力。而“推理”更常被理解为根据已知前提推出新结论的过程，这通常涉及到多个步骤并形成了关键的“中间概念”，它们有助于解决复杂问题。当我们让大型模型对复杂问题进行分解，将其转换为一步步可解决的子问题，大模

LLM（Large Language Model，大型语言模型）是指基于大规模数据和参数量的语言模型。Transformer架构：大模型LLM常使用Transformer架构，它是一种基于自注意力机制的序列模型。Transformer架构由多个编码器层和解码器层组成，每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这种架构可以捕捉长距离的依赖关系和语言结构，适用于处理大规模语言数据。自注意力机制（Se

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下文翻译自Timothy B Lee和Sean Trott花费两个月完成的一篇博客。语言大模型内部究竟是如何工作的？本文用最少的数学知识和术语进行解释。如今，几乎每个人都听说过LLM，并有数千万人用过它们，但是，了解工作原理的人并不多。你可能听说过，训练LLM是用于“预测下一个词”，而且它们需要大量的文本来实现这一点。但是，解释通常就止步于此。它们如何预测下一个词的细节往往被视为一个深奥的谜题。其

学习AI大模型不仅需要理论知识的积累，还需要通过实践来加深理解。上述十大网站提供了丰富的学习资源和社区支持，能够帮助你在AI大模型的学习之路上走得更远。希望你能充分利用这些资源，提升自己的技能，推动人工智能领域的发展。

大型语言模型 （LLM） 的课程 路线图。

最近，程序员圈子里一个热门话题就是：“”有人说“”还有人无奈地说：“”甚至有人直接说：“这些曾经高薪的IT精英，怎么一下子沦落到卖保险、开滴滴的地步了？我们来听听几位转行程序员的亲身经历。小王，35岁，曾是某互联网大厂的Java开发工程师，年薪50万+。去年公司裁员，他成了“”下岗的一员。”小王苦笑道，“于是，小王通过朋友介绍，进入了保险行业。”小王说，“小李的经历更有意思。他原本是某电商平台的前

在深入理解思维链（Chain of Thought, CoT）之前，我们先来认识两个概念，即“语言智能”和“推理”。“语言智能”可以被看作是使用基于自然语言的概念去理解经验事物，并对概念间进行推理的能力。而“推理”更常被理解为根据已知前提推出新结论的过程，这通常涉及到多个步骤并形成了关键的“中间概念”，它们有助于解决复杂问题。当我们让大型模型对复杂问题进行分解，将其转换为一步步可解决的子问题，大模