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chatGPT的概念與應用場景

Day1上午
Transformer
1、你需要的僅僅是“注意力”
2、Transformer中的block
3、自注意力機制
4、多頭注意力
5、位置編碼（拋棄RNN）
6、Batch Norm與layer Norm
7、解碼器的構造

初代GPT
“獨角獸”的威力
GPT的內部架構
基于Transformer的改造
自注意力機制的改進

Day1下午
GPT的演進
1、GPT2
2、GPT3
3、InstructGPT

chatGPT的原理實踐
1、指示學習（Instruct Learning）
2、相關數(shù)據集
3、有監(jiān)督微調（SFT）
4、從人類反饋中RL的思路
5、獎勵建模（RM）
6、PPO
7、chatGPT的應用領域
8、chatGPT引發(fā)的討論

chatGPT的國內替代品
1、問東風AI
2、其他替代品

chatGPT的概念與應用場景