大厂上来就手撕 Transformer,心凉了一半。。。

AIGC实用场景-ChatBI架构设计 ChatBI作为一种创新的商业智能解决方案,通过自然语言处理技术显著降低了数据分析的门槛,使得非技术用户也能轻松地获取数据洞察。其架构设计以用户需求为导向,融合了先进的大型语言模型,提供了高效、直观的数据分析体验。腾讯云ChatBI的成功实践进一步证明了ChatBI在实际业务中的应用价值和市场潜力。 阅读详情

大家好,我们今天继续聊聊 AI 科技圈发生的那些特别重要的事。

内容包括:AI 科技圈最新动态和最新面经总结。

OpenAI 推出 AI 搜索引擎

OpenAI 向 Google 宣战,重磅推出 AI 搜索引擎 SearchGPT

官方链接:https://chatgpt.com/search

我跟大家总结一下 SearchGPT 特点 :

  • 将 AI 与实时网络信息结合 提供生成式UI结果

  • SearchGPT 结合网络最新信息可以直接回答问题,同时注明相关来源链接。

  • 还可以像与人对话一样提出后续问题,每次查询都会构建共享的上下文。

  • 从演示画面来看和普通AI搜索差距不大,但是标志着GPT迈入了生成式UI时代。

北大发布 Open-Sora 新版本

2024年3月份,北大推出了一个重现 Sora 的计划,席卷 AI 技术圈。

近日,北大 Open-Sora Plan v1.2 发布,在视频生成方面表现出了出色的性能。Github:https://github.com/PKU-YuanGroup/Open-Sora-Plan

该版本具备如下特点:

  • 引入新的3D全注意力架构,提升了对物理世界的理解能力。

  • 改进了从文本生成视频的能力。

  • 通过新架构和优化的VAE结构,提升了视频生成的清晰度和一致性。

  • 新的3D全注意力架构解决了之前版本无法同时处理空间和时间维度的问题。

  • 优化后的CausalVideoVAE结构提高了模型的推理速度和性能。

Llama 3.1 发布

最强开源模型来了!Llama3.1 以405B参数领先 GPT-4o在这里插入图片描述
官方链接:https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

我总结一下 Llama3.1 的特点:

  • Llama3.1以405B参数领先GPT-4o和Claude3.5Sonnet,在性能上实现超越。

  • Meta大幅优化训练栈,扩展模型算力规模至16000个H100GPU,提高性能。

  • Llama3.1具有上下文长度扩展、多语言支持和卓越性能等技术亮点,展现出在多方面的优势。

手撕 Transformer

我们星球一球友跟我微信聊天,说最近去一家大厂面试,上来就手撕 Transformer,费了九牛二虎之力,心情凉一半。。。

这两年,特别是大模型出来后,关于 Transformer 的面试题很多,也特别新。

今天我分享18道 Transformer 高频面试题(更多专业面试题,可以文末加入我们星球或者公众号的菜单栏查看),希望对你有所帮助。

  1. 位置编码有哪些?

  2. ViT为什么要分patch?

  3. 介绍Transformer和ViT

  4. 介绍Transformer的Q,K,V

  5. 介绍Layer Normalization

  6. Transformer训练和部署技巧

  7. 介绍自注意力机制和数学公式

  8. 画图说明 Transformer 基本流程

  9. 介绍Transformer的Encoder模块

  10. 介绍Transformer的Decoder模块

  11. Transformer和Mamba(SSM)的区别

  12. Transformer中的残差结构以及意义

  13. 为什么Transformer适合多模态任务?

  14. Transformer的并行化体现在哪个地方?

  15. 为什么Transformer一般使用LayerNorm?

  16. Transformer为什么使用多头注意力机制?

  17. Transformer训练的Dropout是如何设定的?

  18. Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

在这里插入图片描述

CUDA Setup failed despite GPU being available. CUDA Setup failed despite GPU being available. Please run the following command to get more information: python -m bitsandbytes Inspect the output of the command and see if you can locate CUDA libraries. You might need to add them to your LD_LIBRARY_PATH. 阅读详情

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Python_金钱豹
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