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gpt复现论文在线播放_怎样才叫代码复现(2024年12月免费观看)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

gpt复现论文

数字媒体技术毕业设计：我的崩溃之旅最近真的是有点崩溃了……老师给了几篇论文让我们复现并改进，结果电脑不行，只能用云服务器。数据集太大了，我只下载了一部分来训练，结果现在卡在数据集预处理阶段。云服务器储存空间有限，当时降采样后就把原图像删了，结果现在出问题了，一堆乱七八糟的问题接踵而至。其实我也在纠结要不要选系统或者做游戏，但学校的毕设要求比较高，做系统太简单了也不行。老师明确说过，做管理系统之类的套壳系统会被打回去。做游戏的话，我之前做过一个简单的3D枪战小游戏，相对比较简单，但我比较想考研，就算工作了也不打算去游戏公司。而且我做的项目本来就不多，毕设肯定是我简历上比较重要的项目，做游戏对我未来帮助也不大。啊，但是我现在真的很后悔选了这个研究方向，我做的是新视角合成。之前研究过NerF，感觉有点这方面的基础就选了。导师让我搞陆空结合这方面的，但我感觉数据集不好搞啊，不可能让我买个无人机自己弄数据集吧。导师是研究计算机视觉的，给的选题也基本上是围绕这方面的，但我感觉这方面能搞的新东西太少了啊，让我自己找我也搞不出来什么东西，唉，真的好崩溃…… 我现在全靠ChatGPT，这样下去我真的能毕业吗？而且最近搞这个毕设也有点耽搁我考研进度了，啊啊啊啊，真的好崩溃啊。

ChatGPT秘籍：从零到高手 𐟓š 这套资料是一位深度学习领域的在读博士精心整理的，涵盖了从基础到进阶的全方位学习资源。通过筛选互联网上的海量信息，结合个人经验，形成了一套科学的学习路线，帮助新手快速入门并理解这个领域。 𐟌Ÿ 适合谁学习？适合那些希望从原理层面深入学习，并拓展到代码复现和相关项目实践的研究生和程序员。 𐟌𑠥﹤𚎥𐱤𘚨€Œ言，大模型开发是一个充满前景的方向。然而，这个领域的学习难度较大，成本也较高。资料中包含了许多实战项目，如果你的目标是就业，那么需要能够复现大部分项目。深度学习所有领域都需要体系化学习，这需要时间和精力。 𐟓 这套资料包含两个系列的课程： 1️⃣ 《大模型基础&原理》：包括ChatGPT学习路线规划、Transformer基础（含视频讲解、论文、代码、教程）、GPT 1-4（视频讲解、论文）、多个GPT项目资源以及推荐阅读的论文。 2️⃣ 《大模型实践、应用、开发》：内容丰富，详见目录。通过这些课程，你将能够系统地掌握大模型开发的核心知识和技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。

RankZephyr：超GPT-4重排 𐟎Š覜𚯼š论文旨在缩小开源和专有大型语言模型（LLMs）在信息检索中的重排（re-ranking）性能差距，解决依赖不透明的专有模型限制了结果可复现性的问题。 𐟔젦–𙦳•：研究团队开发了RankZephyr，一种最新的开源LLM，用于列表式零样本重排（listwise zero-shot reranking）。这个模型不仅能够与GPT-4媲美，某些情况下还能超越它。为了达到这一效果，作者们做出了精明的训练选择，并确保模型对初始文档顺序和重排文档数量的变化有很强的韧性。 𐟑 优点：RankZephyr为开源社区提供了一个可以与专有模型竞争的工具，提高了研究的透明度和复现性。它在多个数据集上的综合评估表明了其有效性，并且在新颖性评估测试集（NovelEval）上超越了GPT-4，这意味着对于训练期以外的查询和段落也有很好的表现，降低了数据污染的担忧。 𐟑Ž 缺点：尽管它在某些方面超越了GPT-4，但无法保证在所有情况下都有最好的表现，且需要进一步的测试和社区验证。 𐟌꯸ 一句话总结：RankZephyr是一股开源界的“清风”，它强有力地挑战了专有语言模型GPT-4在信息检索领域的霸主地位，并有望提升整个领域的透明度和创新速度。𐟚€

【我们目前衡量人工智能进步的方式很糟糕】每当一个新的#人工智能# 模型发布时，通常会被宣传为在一系列基准测试中表现出色。例如，#OpenAI# 的 GPT-4o 在 5 月推出时，展示了一系列结果，表明其性能在多项测试中超过了其他人工智能公司的最新模型。然而，根据最新研究，这些基准测试存在设计不佳、结果难以复现以及往往随意使用指标的问题。这一点非常重要，因为人工智能模型在这些基准测试中的得分会直接影响它们受到的审查和监管程度。 “目前的情况就像是一个‘蛮荒之地’，因为我们并没有好的评估标准，”论文作者之一Anka Reuel 说道。她是#斯坦福大学# 计算机科学专业的博士生，同时也是该校人工智能安全中心的成员。基准测试本质上是一种人工智能需要通过的测试。它可以是多项选择题格式，比如最流行的“多任务语言理解基准”（Massive Multitask Language Understanding benchmark，简称 MMLU），也可以是对人工智能执行特定任务能力或回答一系列问题生成文本质量的评估。戳链接查看详情：

【Perplexity AI被起诉：AI搜索与创作者权益的平衡】十月底，News Corp 对一个受欢迎的 #AI搜索引擎# Perplexity AI 提起了诉讼。乍一看，这似乎并不特别，毕竟这是众多要求 #AI# 开发者在数据使用上提供归属、征得同意或支付补偿的案件之一。然而，这起诉讼却不同，它可能是其中最具影响的一件。这场争论的核心是 AI 搜索的未来，即能够从全网信息中提取并总结内容的#聊天机器人# 。随着其日渐流行，这些 AI“答案引擎”可能会成为取代传统搜索引擎的互联网入口。与普通 AI 聊天机器人仅通过训练来复现信息（尽管常常不可靠）不同，AI 搜索工具如 Perplexity、Google 的 Gemini 或 OpenAI 的新推出的 SearchGPT，旨在从第三方网站获取并重新打包信息，向用户提供简短的摘要，并附上从研究论文到 Wikipedia 文章、YouTube 文字记录等少量来源的链接。AI 系统负责阅读和撰写，但信息来源于外部。在最佳情况下，AI 搜索能够更好地推测用户意图、放大优质内容并整合多种来源的信息。但如果 AI 搜索成为我们访问网络的主要门户，将对本已脆弱的数字经济造成冲击。戳链接查看详情：

ChatGPT启示：金融交易新方向 ChatGPT的基本原理是尝试对其收到的任何文本进行“合理”的延续。这里的“合理”指的是人们在查看数十亿网页的内容后，可能预期会看到的内容。ChatGPT就像是在做类似的事情，只不过它不仅仅是看表面的文本，它在寻找的是在某种意义上能“匹配意义”的内容。最后的结果是，它生成了一个可能的后续词序列，并赋予了每个词一个“概率”。值得注意的是，当ChatGPT做一些事情，比如写一篇文章时，它实际上做的只是反复询问“鉴于目前为止的文本，下一个词应该是什么？”然后每次都添加一个词。更准确地说，它在添加一个“标记”，这可能只是一个词的一部分，这也就解释了为什么它有时能“创造新词”。以我们金融交易的经验，最敏锐和关心这个随机性。ChatGPT由于在这个过程存在随机性，如果我们多次用同一个提示，我们很可能每次都会得到不同的文章。为了模拟这种随机性，有一个特定的“温度”参数。这个参数决定了在生成文本时，以一定概率选用排名较低的词。经验证明，在生成论文时，0.8的“温度”是最好的。这里的“温度”概念存在是因为人们采用了熟悉的统计物理学中的指数分布，但并没有物理上的联系，至少我们现在是这么认为的。并且值得强调的是，这里没有应用任何“理论”；这只是一个在实践中发现的有效的问题。这就和我们做量化交易理论和实战发展过程是一致的。发展早期，或者说经验不足、比较学院派的阶段，追求一切确定性和精确性，完美的算法、确定的入场点、精确的止盈止损等等，力求把控交易的每一个细节，做到确定性与科学性。再往后发展，特别是实战5年以上经验时，发现金融市场规律确实在重复，但不是简单的复现。其实每天都面临全新的行情，品种的“性格”也会发生改变。越精确的匹配历史的规律就是越勒紧自己的绳索，策略模型失效得越快。发生转机就是对随机性的追求，追求模型在更随机行情下的鲁棒性，不精确的出入场点、宽泛动态的止盈止损、甚至算法对行情更高度的抽象等等，这些在较长周期的交易模型下是容易实现的，但对于分钟线级别、秒线级别没这么容易，也是我们重点研究的方向。ChatGPT的出现给了很多启发和思路，随机性的应用就是重要的方向。

小模型逆袭！搜索+推理近年来，生成模型（LLM）在智能搜索和推理方面取得了显著进展。最近，一篇新论文揭示了利用搜索扩展模型可以大幅提升其性能，尤其是小型模型的表现令人惊叹。这一研究成果再次印证了加拿大阿尔伯塔大学CS系教授Rich Sutton在其经典博文《The Bitter Lesson》中提出的观点。 𐟔 推理与搜索的结合 OpenAI提倡的Scaling Law强调大模型在学习中有更佳表现。然而，斯坦福、牛津与DeepMind的学者们在最新研究中发现，结合搜索方法进行推理时，较小模型也能大幅提升性能。在多项数学、推理与代码任务上，通过增加推理阶段的重复采样次数，模型表现出色，甚至与大模型相媲美。 𐟚€ Llama8B的逆袭受到最新论文的启发，两名工程师进行了复现实验。结果显示，仅8B参数量的Llama3.1模型通过搜索100次，即可在Python代码生成任务上超越GPT-4o。数据显示，Llama3.1的pass@k成绩在k值达到100时，表现略高于GPT-4o，k达到1000时，性能更为优异。 𐟒ᠥ𐏦补ž‹的潜力这些实验成果再次强调了搜索在推理阶段的重要性。通过与搜索方法结合，小模型可以以更加经济、可控的方式实现大模型的性能甚至超越。这也印证了推理阶段缩放定律的存在。此次实验证实，小型模型并非无关紧要，通过合理利用搜索方法，同样能实现卓越的性能表现。 𐟌ˆ 未来展望本次研究和实验结果为智能模型的发展提供了新的视角。从理论到实践，证明搜索与推理相结合的方法具有广泛的应用潜力和可行性。未来，随着技术的发展和算力的提升，这一方法有望在更多领域发挥关键作用，推动AI技术进一步进步。

一个月深度学习入门：从零开始到实战一个月的深度学习入门系列终于结束了。最初，我在平台上分享这个系列只是为了记录自己的学习过程，没想到会引起这么多人的兴趣，收到了许多支持和帮助。因此，我决定写一篇总结，希望能帮助更多人入门深度学习。 𐟒ᠤ𘪤𚺨ƒŒ景在开始学习深度学习之前，我完全没有机器学习或深度学习的基础，只会写几行Python代码，也没有学过Pytorch或TensorFlow等框架。可以说，我是一个真正的小白。 𐟓š 学习课程 1⃣️ 小土堆——学习Pytorch 2⃣️ 李沐——学习深度学习我通过小土堆的视频学习了Pytorch，用了三天时间。这个部分在之前的笔记中已经分享过，感兴趣的同学可以看看我的置顶笔记。学习完Pytorch基础后，我开始跟随李沐老师的课程学习深度学习，从Alexnet、ResNet到GPT等常见模型。这个课程不仅讲解了基础模型的结构，还提供了动手实现模型的机会。 𐟒젧픧–‘环境答疑环境是课程中最精彩的部分。这里有很多同学提出共性问题，老师会给出他的思考，这对我们非常有帮助。 𐟛 ️ 学习工具 ChatGPT：无需多言，ChatGPT就像一个随时在线的答疑老师。 𐟒�𘀤𚛦€考 1⃣️ 多动手敲代码：在前期，一定要多动手敲代码。有些在论文中不理解的地方，写出代码之后其实就豁然开朗了。多敲代码会加深对基础模型的理解，后续更复杂的模型用到这个基础模型的时候，脑中就已经知道为什么用这个，怎么实现。在学习前期，我经常分享一些代码实现的例子，比如说Alexnet、VGG、GoogleNet、ResNet这些模型我都有自己复现过。 2⃣️ 理解模型思想：不需要刻意去记住模型长什么样，主要理解其思想是什么。比如说ResNet有很多种实现，ResNet18、ResNet50等多种形式，但是我们需要理解的是其残差连接的思想，这种思想很重要，到后面的transformer中也会有残差连接这样的模块。 3⃣️ 读论文原文：虽然李沐老师的课程把一篇论文讲得通俗易懂，降低了理解的门槛，但是这个也是一种信息的压缩。读论文原文不仅可以知道这个模型长什么样，还能知道为什么要这么做，作者的动机是什么，作者是怎么思考问题的，这个对我们的思路有很大的启发。希望这些总结能帮助更多人顺利入门深度学习！

开源版SearchGPT来了，两张3090就可复现，超越Perplexity付费版

吴恩达新书大模型指南：开发者必读！ 𐟓š吴恩达携手OpenAI推出的《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程，迅速在大模型学习领域掀起热潮。这门课程成为开发者掌握大模型的关键，引领了新的学习潮流。 𐟔随后，吴恩达教授与LangChain、Huggingface等机构合作，推出了多门深入学习课程，帮助学习者全面掌握大模型的使用技巧，并基于大模型开发出强大的应用程序。 𐟌DataWhale团队积极参与到课程的学习和开源建设中，将每一门课程翻译为中文，并逐一复现其中的代码。团队深入研究了Prompt的实现和调优，在每门课程上实现了中英双语Prompt的效果对比。 𐟌Ÿ至今，DataWhale团队基于吴恩达大模型系列课程打造的开源项目《面向开发者的LLM入门教程》已成功完成六门课程的中文版制作，GitHub上收获了6K的star。这一项目为开发者提供了丰富的学习资源和实用的开发指南。

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