GPT-4o再次封神！全网独一份的AI大模型教程

5月14日，一场不到30分钟的发布会，再次引爆AI行业巨变。

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。

解数学题、看图说话、用语音边引导边解析......大家纷纷表示： 这正是我想要的 多模态 大模型效果！太牛了！

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 。

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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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如何快速学习AI大模型知识？

如何搭建属于自己的Transformer框架？

如何用技术解锁大模型应用落地？

02

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。

国内AI岗位招聘需求正在上升，普通程序员找工作越来越难！

无论你是前端还是后端岗位，都急需：

● 掌握前沿热点： 与业内资深从业者对话，获取更多学习资源。

● 提升工作效率： 提高编码效率，利用大模型优化工作流程。

● 寻找赚钱方向 ： 找到靠谱的副业，独立做开发/接项目。

● 实现升职加薪： 在公司卷赢上下游，逆袭项目/技术管理层。

● 实现财富自由： 独立创业，凭大模型落地能力解决场景问题。

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课程含金量，远超你想象！

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