zhengddzz的博客

2022年11月30日，OpenAI发布了一款具有多种能力的通用大模型ChatGPT，开启了人工智能新时代的序幕。ChatGPT不仅可以生成文本、回答问题、摘要、翻译，还可以与用户进行自然和流畅的对话，根据用户的输入创造出各种有趣和有创意的内容。截止到2023年4月底，ChatGPT的全球注册用户已达1.5亿，每月的网站访问量约为1.6亿。ChatGPT被誉为是消费者应用中用户增长最快的记录保持者，它在发布后仅用了5天就吸引了100万的用户。

在大模型训练好之后，如何对训练好的模型进行解码（decode）是一个火热的研究话题。在自然语言任务中，我们通常使用一个预训练的大模型（比如GPT）来根据给定的输入文本（比如一个开头或一个问题）生成输出文本（比如一个答案或一个结尾）。为了生成输出文本，我们需要让模型逐个预测每个 token ，直到达到一个终止条件（如一个标点符号或一个最大长度）。在每一步，模型会给出一个概率分布，表示它对下一个单词的预测。

它最早是由Google在 2017 年提出，它的目的就是解决传统训练模型，就是循环神经网络中存在的效率问题和并行计算问题。架构它还可以通过堆叠多个层来构建深度学习模型，所以它也是一种深度学习模型，它能够堆叠，所以它就能够不断的来扩大规模，进一步提高模型的性能，现在最新的研究表示，模型越大，它就越有可能出现更多的涌现能力（不知道什么能力就突然被解锁了），就好比今天这个模型还不能对话，随着模型的参数越来越大，层数越来越多的时候，它突然可能就拥有了和你流畅对话的能力，这是一个很不可思议的事情。

Text generation web UI可为类ChatGPT的大型语言模型提供能够快速上手的网页界面，不仅可以提高使用效率，还可满足私有化部署，或对模型进行自定义。目前，该Web UI已经支持了许多流行的语言模型，包括LLaMA、llama.cpp、GPT-J、Pythia、OPT、GALACTICA等.

TensorFlow 提供了许多高级抽象和预定义模型，这些功能可以帮助开发者快速构建、训练和部署各种类型的深度学习模型。Keras API：Keras 是 TensorFlow 中的高级神经网络API，提供了简单而直观的接口，使得构建神经网络模型变得容易。Keras API 支持快速搭建各种深度学习模型，包括全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，同时还提供了丰富的层和激活函数等组件。预训练模型。