[大模型是指容量较大，用于深度学习任务的模型，通常具有海量的参数和复杂的架构。国内外生成式大模型研究现状总结GPT 系列模型的发展历程总结这个工作，效果肉眼可见的差hh。

在Apache-2.0协议下开源了中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型，以进一步促进大模型在中文NLP社区的开放研究。而这种方式依赖于LLM能准确无误的将OCR结果对应到给定列表中的某一个场景，若OCR结果不属于给定场景列表中的任何一个，或者将其错误的归于其他场景，都会导致关键信息提取失败，前者会使程序报错，而后者可能导致不正确的信息提取结果。Generations 训练出来的助手式大

近期，ChatGPT成为了全网热议的话题。ChatGPT是一种基于大规模语言模型技术（LLM， large languagemodel）实现的人机对话工具。现在主流的大规模语言模型都采用Transformer网络，通过极大规模的数据进行自监督训练。但是，如何构建自监督训练数据？在基础的Transformer结构上，大家又做了哪些创新呢？为了保证训练过程高效且稳定，又有哪些黑科技呢？今天给大家介绍一

ChatGPT对于网络攻击的总体数量会造成一些影响，但由于ChatGPT在进行原创类的工作上目前仍无法赶超人类，故短期内仍不会因为ChatGPT的出现，产生现有安全防护措施无法处理的安全攻击。然而，自身引入的安全合规风险与社会影响需要被慎重地进行核查，才能保证该技术真正地推动社会进步。尤其是对于ChatGPT自身存在的政治偏见问题和滥用ChatGPT导致的消极社会影响，都应当结合具体技术手段，进行

自2018年BERT发布以来，“预训练+微调”成为语言模型的通用范式。以ChatGPT为代表的大语言模型针对不同任务构造Prompt来训练，本质上仍然是预训练与微调的使用范式。千亿规模的参数微调需要大量算力，即使提供了预训练的基座模型，一般的研究机构也很难对其进行全量微调（即对所有参数进行微调）。为了应对这个问题，相关学者提出了PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tunin

当谈到人工智能领域时，我们不得不提到ChatGPT。许多人都在积极尝试利用它来提高工作效率或解决各种问题。然而，要使用ChatGPT，我们必须克服一些使用门槛。首先，我们需要“科学上网”才能访问它，其次，GPT4的价格相对较高。值得庆幸的是，国内也有一些优秀的大模型平台供我们使用。与ChatGPT相比，这些平台的价格更为经济实惠，而且不需要像“科学上网”这样的额外准备。更重要的是，它们支持的功能也

今年招聘市场确实是好点了，我发现群友都在讨论，得赶快学点 AI 大模型。这也可以理解，ChatGPT 推出仅一年半的时间，就将生成式 AI 推向主流。不夸张地说，无论是从技术趋势、市场需求、提升解决问题的竞争力，又或职业发展各方面考虑，学 AI 都已经是程序员必须搞定的技能。但知道是一回事，做又是另一回事，绝大部分人不知道该，现在还是停留在各种简单的 AI 工具使用上，跟 GPT 聊聊天写写代码，

经常会遇到一个问题——LinkedIn 上的人们问我如何微调 LLaMA 等开源模型，试图找出销售 LLM 托管和部署解决方案的业务案例的公司，以及试图利用人工智能和大模型应用于他们的产品。但当我问他们为什么不想使用像 ChatGPT 这样的闭源模型时，他们并没有真正的答案。因此，我决定以一个每天应用大模型来解决业务问题的人的身份来写这篇文章。

先上 “万恶之源”：Transformer按机构分类。

在Apache-2.0协议下开源了中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型，以进一步促进大模型在中文NLP社区的开放研究。而这种方式依赖于LLM能准确无误的将OCR结果对应到给定列表中的某一个场景，若OCR结果不属于给定场景列表中的任何一个，或者将其错误的归于其他场景，都会导致关键信息提取失败，前者会使程序报错，而后者可能导致不正确的信息提取结果。Generations 训练出来的助手式大