逐漸離譜...ChatGPT技術(shù)最新進(jìn)展【附PDF】

ChatGPT的出現(xiàn)，是人工智能史上的一座里程碑。從GPT到GPT-4，推動了NLP技術(shù)的快速發(fā)展。掌握ChatGPT，不僅能提高學(xué)習(xí)工作效率，更能深入NLP領(lǐng)域研究。

我聯(lián)合 國內(nèi)知名NLP博士John老師 為同學(xué)們打造 三節(jié)ChatGPT系列課程。 課程包含 ChatGPT基礎(chǔ)及應(yīng)用 、 GPT-4熱點(diǎn)研究 、 大模型未來發(fā)展趨勢 。

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ChatGPT系列課程大綱

《ChatGPT基本概念以及應(yīng)用場景》

—8月29日20:00直播

?? ChatGPT發(fā)展線路與技術(shù)手段

?? ChatGPT應(yīng)用場景

?? ChatGPT的缺點(diǎn)與局限

?? ChatGPT未來展望

《GPT-4人工智能聊天機(jī)器人》

?? GPT-4基本介紹與效果表現(xiàn)

?? GPT-4多場景下的優(yōu)異表現(xiàn)

?? 新技術(shù)的未來發(fā)展

《GPT與文心一言：人工智能的詩意與智慧》

?? GPT-3.5、GPT-4與文心一言

?? 在自然語言理解和生成方面的能力和優(yōu)劣

?? 大模型未來發(fā)展趨勢

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附贈必讀論文

我收集了100篇頂會大語言模型必讀論文，其中多篇來自Google與OpenAI等機(jī)構(gòu)，解鎖課程免費(fèi)領(lǐng)取！

?? 《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at  Scale》

作者：Alexey Dosovitskiy（Google）等

引用：19554

來源：ICLR 2020

簡介：Transformer應(yīng)用在計(jì)算機(jī)視覺的奠基石文章

??《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》

作者：Kaiming He（Facebook AI Research）等

引用：2562

來源：CVPR 2022

簡介：愷明大神的科研論文，簡單且實(shí)用

??《Training language models to follow instructions with human feedback》

作者： John Schulman（OpenAI）等

引用：1716

來源：NeurIPS 2022

簡介：本文提出了GPT-3.5模型

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