这次大模型的成功是多个子领域的成功碰撞出的结果，例如模型设计（Transformer）、Data-centric AI（对数据质量的重视）、强化学习（RLHF）、机器学习系统（大规模集群训练）等等，缺一不可。从GPT-1到ChatGPT/GPT-4，所用的训练数据大体经历了以下变化：小数据（小是对于OpenAI而言，对普通研究者来说也不小了）->大一点的高质量数据->更大一点的更高质量数据->高质

有python编程基础的朋友应该都看过下面这个例子：b=ab[1]=10a由上面的例子中我们不难看出来，python列表中将一个已经存在的列表（a）赋给另一个列表（b）得出列表（b）是和原列表（）共用一块内存的，共用即说明这两个列表无论是修改哪一个的元素值，另一个也会随着变化，就比如上面的列表a,b，改变b的值a也会变，同样改变a，b也变，大家可以之行测试一下。

序列化的实现，将需要被序列化的类实现Serializable 接口，该接口没有需要实现的方法，implements Serializable 只是为了标注该对象是可被序列化的，然后使用一个输出流(如：File Output Stream)来构造一个 Object Output Stream(对象流)对象，接着，使用 Object Output Stream 对象的 write Object(Obj

大型语言模型（LLM）是一种人工神经网络，可以从大量文本数据中学习并生成各种主题的自然语言文本。LLM 接受的语料库包含来自不同来源的数十亿或数万亿单词，例如书籍、网站、社交媒体帖子、新闻文章等。LLM 可以执行各种自然语言处理（NLP）任务，例如文本分类、情感分析、问答、机器翻译、文本摘要、文本生成等。流行的 LLM 的一些例子包括 OpenAI 的 ChatGPT、Google 的 Bard、

这次大模型的成功是多个子领域的成功碰撞出的结果，例如模型设计（Transformer）、Data-centric AI（对数据质量的重视）、强化学习（RLHF）、机器学习系统（大规模集群训练）等等，缺一不可。从GPT-1到ChatGPT/GPT-4，所用的训练数据大体经历了以下变化：小数据（小是对于OpenAI而言，对普通研究者来说也不小了）->大一点的高质量数据->更大一点的更高质量数据->高质

这两年，大模型扮演着科技和人工智能领域中的关键角色，在各行各业中都已经如日中天，例如爆火的ChatGPT3.5、GPT4等等。大模型是指在机器学习和深度学习领域中，具有大规模参数和复杂结构的模型。这类模型通常包含大量的神经元和层次结构，使得其能够处理高维度的输入数据，并在训练过程中学习到更为抽象和复杂的特征。深度（Depth）： 大模型通常具有深层次的结构，包含多个隐藏层，使其能够从数据中学习到更

(无监督多任务学习器)：基于WebText数据集+参数扩至1.5B+无监督语言建模ULM代替明确微调(ULM来解决各种任务+统一视为单词预测问题)+采用概率式的多任务求解(输入和任务信息为条件去预测输出)：在8个不同的语言模型相关数据集上测试，有7个实现了SOTA。NLP之GPT-2：GPT-2的简介(大数据/大模型/灵感点)、安装和使用方法、案例应用之详细攻略。

这次大模型的成功是多个子领域的成功碰撞出的结果，例如模型设计（Transformer）、Data-centric AI（对数据质量的重视）、强化学习（RLHF）、机器学习系统（大规模集群训练）等等，缺一不可。从GPT-1到ChatGPT/GPT-4，所用的训练数据大体经历了以下变化：小数据（小是对于OpenAI而言，对普通研究者来说也不小了）->大一点的高质量数据->更大一点的更高质量数据->高质