编程技术宇宙
OpenAI正式发布 GPT-4o ，在新的大模型的支撑下，ChatGPT 的交互体验，让全球人震惊。
它具备 文本、图片、视频和语音 能力，能够实现 更自然的人机交互。
✅ 做题高手 ：演示如何给线性方程 3X+1=4 的求解提供帮助，它能够一步步贴心地引导并给出正确答案。
✅ 现场编码 ：程序员关心的编码难题是真正的考验，不过，GPT-4o三下五除二的功夫，它都能轻松解决。
更关键是， GPT-4o 向所有用户 免费开放 （开源） 。
围观GPT-4o大会后，多个行业人员表示：尤其是程序员 必须加紧学习“ AI开源大模型 ”，要不连工作早晚得丢 。
01
迄今为止
“最强的开源大模型”
打铁还需自身硬，磨刀不误砍柴工！
要想学好AI大模型，必须要有好用的框架 。
前有Claude 3 Sonnet，后有Google的Gemini Pro 1.5，刚刚Meta公司刚刚推出的最新大模型产品 —— Llama 3 。
只凭700亿的参数规模秒杀很多1000亿、2000亿的大模型，真正做到 小参数量吊打大参数量 。
它被称为迄今为止“ 最强的开源大模型 ”！ 👇👇
行业人称：AI大模型层出不穷，不断刷新认知，但是 内核始终不变 。
无论是OpenAI，还是 Llama 3， 开源大模型的底层逻辑，仍旧在于四个关键要素。
1️⃣ 模型架构 2️⃣ 预训练数据集 3️⃣ 计算资源 4️⃣ 模型微调
当下最火热的AI开源大模型 Llama 3 模型架构选择的是——相对标准的纯解码器 Transformer 架构。
当下能够利用最少参数，最小的计算资源，训练大模型成为“贴身办公助手”必做的步骤是—— fine-tuning（微调） 。
可以说，“ Transformer + Fine-tuning ”已成为程序员训练和使用AI大模型的必学模式。
那么，程序员如何才能轻松掌握Transformer 架构的核心原理？IT老兵怎样完成 Fine-tuning 训练？ 程序员如何有效将AI大模型跟业务结合起来？ 这些问题，如果你想了解——
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如何用技术解锁大模型应用落地？
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国内AI渗透太快，
再不入局就晚了！
现如今，国内的科技巨头纷纷加快新一轮的AI技术革新，大模型正逐步渗透各行各业，国内“百模大战”即将开启。
百度 文心大模型、 华为 云盘古大模型、 阿里云 通义大模型、 360 智脑大模型等多个大模型产品正应用于各行各业。
新东方、满帮、T3出行、企迈等 企业 已接入通义千问大模型，并且有了实际应用。
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