GPT 4.5来了!有关大模型开发,是时候读一下这本书了!

GPT-4o, GPT 4.5, GPT 4.1, O3, O4-mini等模型的区别与联系 OpenAI模型太多挑花眼?GPT-4o、GPT-4.5、O系列…区别联系全解析,开发者必看选型与性价比攻略!🚀💰 阅读详情

GPT-4.5 终于揭开面纱,OpenAI 在凌晨通过直播发布了其迄今为止最强大、性能最优的聊天模型——GPT-4.5 研究预览版。尽管 Sam Altman 未能亲临现场,整个发布会持续不到 15 分钟,但依然充满了丰富的信息。这一新模型通过扩展无监督学习,进一步提升了模式识别和生成创造性见解的能力。

与 GPT-4 相比,GPT-4.5 在多个关键方面有所提升。首先,它的“幻觉率”——即模型生成错误或不真实信息的概率——有所降低,这意味着用户可以获得更加可靠的回答。其次,GPT-4.5 旨在提供更自然的交互体验,拥有更广泛的知识基础和更高的情商,回答更流畅、更具逻辑性,能够更好地理解上下文,提供更符合用户需求的回复。CEO Sam Altman 感叹:“它是我第一个感觉像与人交谈的模型。”

目前,该模型作为研究预览版向 ChatGPT Pro 用户和开发者开放。

值得注意的是,OpenAI 首席执行官 Sam Altman 强调,尽管 GPT-4.5 在情感智能和用户交互方面有所提升,但其训练和运行成本相当高。 

由于 GPU 短缺,GPT-4.5 将首先向 Pro 用户提供,随后再向其他订阅层级用户开放。该模型在写作、编程和解决实际问题等任务中表现出色,但目前不支持语音和视频等高级功能。

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Sam Altman还指出:“这并不是推理模型,因此不会突破基准测试的限制。”对于需要进行高强度数学运算、编码或精确指令执行的任务,用户应选择 o1 或 o3-mini。

此外,GPT-4.5 的定价也引起了广泛关注。据报道,其价格为每百万 token 75 美元,相较于 GPT-4 的每百万 token 2.50 美元,价格比 GPT-4 高出近 30 倍,成本显著增加。

总的来说,GPT-4.5 代表了 OpenAI 在无监督学习和模型规模方面的重大进步,尽管其成本较高,但在情感智能和用户交互方面的提升使其在多个应用领域具有广阔的前景。

随着大模型的发布和人工智能技术的迅速发展,我们迎来了前所未有的机遇与挑战。在这个大模型时代,掌握基础的模型知识变得尤为关键。了解如何训练、优化和评估 AI 模型,不仅能帮助我们深入理解当前技术的运作机制,还为未来的应用开发提供了扎实的理论基础。掌握这些知识,会让我们在面对 AI 领域的快速变化时更加从容应对,能够有效推动技术进步并实现更高效的应用。

大模型开发底层知识构建

Build a Large Language Model (From Scratch) 是一本超实战、超透彻的 LLM 入门书。作者是畅销书作家、极具影响力的人工智能专家塞巴斯蒂安·拉施卡,GitHub 项目 LLMs-from-scratch 的 star 数已经达到 41k,可以说是备受关注。另外这本书在美亚评分更是高达 4.7,在尚未出版之时就已经收获了诸多推荐。

之所以超多人推荐这本书是因为它从底层逻辑讲起,手把手带你构建、训练、微调一个属于自己的大模型。从数据准备到预训练,从指令微调到模型部署,每一步都讲得清清楚楚,还配有代码、示意图,清晰好懂。可以说这本是当下零基础学习大模型最好的一本书。

而且操作简单,用一台普通的笔记本电脑就能轻松构建大语言模型,免除算力焦虑和构建过程中无人指导的问题。带你零压力入门。

大模型开发图书推荐

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《大模型应用开发极简入门:基于GPT-4和ChatGPT》 

[比] 奥利维耶·卡埃朗,[法] 玛丽–艾丽斯·布莱特 | 著

何文斯 | 译

大模型应用开发必读!了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理 2 小时上手开发,快速构建大模型应用并实践提示工程、模型微调、插件、LangChain 等,送配套代码。大模型一线创业者、应用技术专家联袂推荐:宝玉、张路宇、孙志岗、邓范鑫、梁宇鹏(@一乐)、罗云、宜博。

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《LangChain编程:从入门到实践》

李多多(@莫尔索)| 著

教你利用 LangChain 简化大模型应用开发,本书深入解析 LangChain 六大组件:模型输入/输出、检索、链、记忆、代理与回调,全方位掌握核心功能。从 0 到 1 构建多模态智能机器人,理论结合实践,轻松开启大模型应用之旅。随书附赠详尽示例代码,快速上手,轻松驾驭大模型技术。讲解细致入微,学习路径清晰明了,与时俱进,助你成为大模型应用开发达人。

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《BERT基础教程》

苏达哈尔桑·拉维昌迪兰 | 著

周参 | 译

 如何系统的去学习大模型LLM ?

大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业?”“谁的饭碗又将不保了?”等问题热议不断。

事实上,抢你饭碗的不是AI,而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后,很多中小企业也陆续进场!超高年薪,挖掘AI大模型人才! 如今大厂老板们,也更倾向于会AI的人,普通程序员,还有应对的机会吗?

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!

但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高。

基于此,我用做产品的心态来打磨这份大模型教程,深挖痛点并持续修改了近70次后,终于把整个AI大模型的学习门槛,降到了最低!

在这个版本当中:

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲,跟着我做即可,为了让学习的道路变得更简单,这份大模型教程已经给大家整理并打包,现在将这份 LLM大模型资料 分享出来:包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程(LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt)

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1:AI大模型时代的基础理解

  • 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

  • 内容:

    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2:AI大模型API应用开发工程

  • 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。

  • 内容:

    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.3 流水线工程
    • L2.4 总结与展望

阶段3:AI大模型应用架构实践

  • 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。

  • 内容:

    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4:AI大模型私有化部署

  • 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。

  • 内容:

    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化 本文主要介绍了从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化之路,希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. System Prompt 2.1 GPT-3.5 2.2 GPT-4o 2.3 GPT-3.5到GPT-4的进化之路 阅读详情

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