开源大模型与闭源大模型,你更看好哪一方?

社区云 2024-05-22 09:31:30
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模型还在快速发展迭代中,大模型应用已经成为一个必选项。但是,利用大模型构建应用也会遇到各种问题,比如缺少特定领域的知识,问题回答的质量差,不能提供个性化服务等等。面对这些问题,现在也已经有比较丰富的实践经验了,那就是对大模型做微调。课程聚焦大模型微调实践,百度智能云千帆 ModelBuilder 平台资深算法工程师分享在大模型平台开发过程中积累的实践经验及探索洞察。课程设计三个内容模块,包括:大模型基础知识、大模型微调技巧和大模型微调实践案例演练。以实践为导向,层层深入,带你解决大模型微调一定会遇到的问题。 讲师简介赵鹏昊 | 百度智能云千帆ModelBuilder平台算法负责人本硕毕业于上海交通大学电子系。主要负责大模型平台上从数据到模型的端到端训练工具链,并带领团队基于此研发千帆中文增强版LLaMA2模型,大幅提升LLaMA2系列的中文对话能力,助力开源模型落地。在百度也深度参与了EasyDL、BML等AI开发平台的建设,负责视觉、文本、机器学习等模型研发工作,打造业界领先的AI开发平台,推进AI落地应用、赋能产业,获得百度骄傲最佳团队奖。曾在InfoQ举办的ArchSummit上分享百度AI开发平台的探索与实践。李杰 | 百度智能云千帆ModelBuilder平台算法工程师毕业于同济大学控制系。主要负责千帆平台上的训练端研发,参与多个LLaMA系列中文增强训练,提升LLaMA系列模型中文对话能力。支持医疗大模型落地,拥有丰富的行业大模型训练经验。在百度也参与了EasyDL、BML等平台的训练端研发,负责目标检测、目标跟踪等模型研发工作。 课程目录
TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用TensorFlow。TensorFlows是人工智能AI领域的一个重要软件工具,是谷歌开发的开源软件(即免费的)。 人工智能领域分为三个方面,即基础层、技术层和应用层;而TensorFlow就是技术层中的学习框架。所谓学习框架,你可以用它来处理大量数据,快速建立数学模型,这些模型可以完成智能功能,例如自动识别一个图片里面的人物是否是范冰冰,当你百度范冰冰时,这个模型就可以识别并呈现范冰冰的图片;TensorFlow就好像一个功能强大的机床,它可以帮助制造出不同的产品(即数学模型)。现在所有行业都有人工智能领域的覆盖,可见人工智能在未来的发展趋势,必然需要大批人才,掌握人工智能势在必行。本课程以实战驱动方式结合基础讲解使大家深入理解Tensorflow、Numpy、Pandas、RNN、LSTM、Keras等知识,能够运用到真实项目中去,未来也是人工智能的时代,有巨大的机遇,早点掌握这些知识,为跳巢涨薪做准备。最后的项目是一个真实可用的项目,预测准确率非常高,商业价值不言而喻。大家可以根据预测的股票走势做参考,来进行投资。也可以基于我的模型基础上进一步完善和优化,所以价值是非常高的。本课程由浅到深讲解,分为简单股票模型和复杂股票模型模型的效果也是非常好,最终的效果如下:1、简单模型效果: 2、复杂模型效果:  本课程包含的技术:Anaconda PyCharmTensorflowNumpyMatplotlibPandasSklearnKerasRNNLSTM等   

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