ChatGPT燃爆，何以这么神？应该怎么学？学会要几步？ChatGPT热潮下，如何让课程教学搭上ChatGPT快车，轻松构建符合前沿技术趋势的AI课程及实践教学内容？
来这里！青软「U+人工智能」实训平台包含深度解构ChatGPT底层技术原理的课程素材，从课程到实验，再到项目实践的一站式教学体系，满满诚意干货，让ChatGPT原理易教易学，赶快来体验吧！
写故事，写代码，写论文，写脚本，写文案，写PPT……ChatGPT在爆火的路上不断打开着人们新的脑洞。如果说传统的NLP模型是一个只在某个特定领域出成绩的「领域专家」，那ChatGPT就像是一个上知天文下知地理的专业顾问，又是可以随时陪你侃大山的亲密老友，还能做想象力爆棚的艺术家，简直是大魔王般全能的存在。
所以，ChatGPT是如何发展成为现在的「究极形态」呢？
ChatGPT的诞生离不开大模型的支撑，它是在GPT-3.5大规模语言模型的基础上，通过人工反馈强化学习来微调模型，使其可以精准的理解人类意图，并以最贴合人类表达习惯的方式生成答案。它的演化历程涵盖了Transformer、BERT、GPT等多种层层递进的技术阶段，想要系统性学习ChatGPT的底层原理和应用技巧，最好的方式即是沿着技术演化路线展开进阶式学习。
ChatGPT技术演化路线
U+人工智能实训平台为高校提供涵盖课程设计、实验训练、项目实战的一站式人工智能人才培养解决方案，研发设计成《基于深度学习的自然语言处理》课程，帮助教师构建清晰、完善的教学体系，轻松带领学生了解自然语言处理的底层知识，由浅入深的系统学习、掌握大模型相关技术点。此课程不仅有关于ChatGPT的详细相关理论知识的参考，更系统梳理了自然语言处理的基本任务和主要算法，涵盖了从理论课程到应用实验，再到企业项目实战的全流程，链接学习与实践完整的教学过程，让教师的授课更有趣，教学更方便，帮助学生更好地学习大模型相关知识及落地应用。
课程设置了《基于Transformer的seq2seq2结构》《基于双向LSTM的语言模型——ELMo》《基于双向Transformer的语言模型——BERT》《基于单向Transformer 的语言模型——GPT》等教学内容，与ChatGPT技术演进路线贴合，精细化设计了包含Transformer、ELMo、BERT、GPT、ERNIE、XLNet等多种模型知识的进阶学习路径，并由浅入深地讲解了每个模型所涉及的技术点，如从Transformer的工作流程、Self-Attention、Multi-Head Attention、Encoder&Decoder结构，再到GPT的模型架构、模型预训练、模型微调等，通过紧密串联的知识点讲解使大模型技术原理更加易教易学。
课程体系
在课程内容设计上，从产业真实应用流程出发，详细构建了从大模型框架原理，到预训练、模型微调，到各个大模型间的关系与应用场景偏向，以及与大模型结合的文本分类、情感分析、文本相似度、机器翻译、文本生成、智能问答等多个下游应用场景，帮助老师搭建大模型应用相关的知识链。
课程内容设计
课程将技术点细致化拆解为多个环环相扣的知识单元，并用图形化方式展现出来，减少教学过程中的理解断层。如将Transformer结构的讲解拆分成了Encoder、Decoder、Embedding、Self-Attention等多个知识单元，并以图形化方式形象展现模型原理。通过将模型结构拆解成知识单元的方式去组织相关教学内容，帮助教师轻松教授结构复杂的模型原理，让学生更深入地理解学习大模型所涉及的技术要点。
图形化知识单元
《基于深度学习的自然语言处理》课程还配备了《基于迁移学习的新闻分类》实验内容，通过新闻分类的行业热点应用案例，丰富教师的教学内容，帮助教师引导学生学习、了解大模型在特定领域的落地应用方式，使学生逐步掌握使用深度学习框架搭建大模型，以及基于大型预训练模型进行迁移学习的方法。实验从大模型所解决的实际应用问题出发，即某些特定领域不具备足够的数据，利用深度模型不能很好地学习，从而明确实验目标：通过将其它领域训练好的大模型迁移过来，再使用该模型进行微调的方式，使模型能在很好地拟合少量数据的同时又具备较好的泛化能力。
基于该实验目标，详细讲解如何在预训练的BERT模型和ERNIE模型上进行迁移学习，通过微调大规模预训练语言模型实现新闻文本分类。实验包含从数据准备、模型下载、数据预处理，到模型搭建、模型训练、模型验证、模型预测等完整流程，并对每个实验环节进行细粒度的拆解，细致梳理实际编程中的代码作用和注意要点，引导学生参照手册自主完成实验，使学生通过应用实操，熟练掌握大模型的预训练+微调的实际应用方式。
实验手册
同时平台具备全流程实训管理工具，方便教师及时了解每个人的学习情况。学生可一键进入实验环境，操作过程中遇到问题可随时申请远程协助，并可通过自动评测功能，对模型效果进行自测检验，还可以根据模型得分调整优化模型，大大减轻了教师的工作量。
实验环境
课程引入真实的企业实战案例，有助于教师强化「双师」素质，进一步提高教学能力和指导学生实训、实践的能力，帮助教师搭建高质量的实践教学体系，培养出复合型、应用型人才。
该课程配备了《基于知识图谱的农医对话系统》的真实企业项目，利用水稻疾病知识语料，基于Neo4j图数据库搭建了一个小型的水稻疾病知识图谱，并在知识图谱的基础上搭建了一个对话系统，输入水稻疾病感染时的症状，系统便会从知识图谱中查询水稻疾病的类型，并组织成自然语言返回。通过搭建Web网站——水稻疾病智能问诊平台，用户发送描述水稻症状的消息后，系统会请求后端的对话生成服务，并将查询结果返回给用户。此外还搭建了一个微信公众号，可通过公众号实现水稻疾病的自动问诊，以进行对症下药，有效地保护水稻的生长。
基于知识图谱的农医对话系统
项目完整还原了企业端如何利用大模型进行微调以满足企业需求，让学生置身真实的企业工作场景，培养学生将实战训练与岗位能力相结合的能力。从项目初期设计，数据收集、命名实体识别数据标注、微调中文通用信息抽取模型UIE进行命名实体识别、搭建水稻疾病知识图谱、基于BERT训练句子相关性判断模型、模型部署、使用对话平台UNIT创建聊天机器人、搭建水稻疾病在线问诊平台的完整流程，可以引导学生体验大模型在企业项目中的真实运用流程，提升大模型的项目实战能力和工程思维，零距离对接就业。
平台具有项目实训管理板块，配备实训大纲、实训分组、实训评审、实训环境等多种功能模块，将项目全流程拆解为任务驱动模式，实现项目实战的便捷追踪与扁平化高效管理。
项目指导
U+人工智能实训平台，致力于培养人工智能产业应用型人才，让人工智能更加易教、易学、易应用，包含《人工智能导论》《Python数据处理》《机器学习》《神经网络与深度学习》《基于深度学习的自然语言处理》《数字图像处理》《计算机视觉》《智能语音识别》等体系化人工智能课程。现在加入AI助力计划，即可免费获取人工智能教学实验平台试用机会，还等什么呢~
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英文版英文链接关注公众号在“亚特兰蒂斯的回声”中踏上一段难忘的冒险之旅，深入未知的海洋深处。足智多谋的考古学家AriaSeaborne偶然发现了一件古代神器，揭示了一张通往失落之城亚特兰蒂斯的隐藏地图。在她神秘的导师内森·兰登教授的指导和勇敢的冒险家亚历克斯·默瑟的帮助下，阿丽亚开始了一段危险的旅程，以揭开这座传说中城市的真相。他们的冒险之旅带领他们穿越险恶的大海、神秘的岛屿和充满陷阱和谜语的致命迷宫。随着Aria潜在的魔法能力的觉醒，她被睿智勇敢的QueenNeria的幻象所指引，她让她为即将到来的挑战做好准备。三人组揭开亚特兰蒂斯令人惊叹的隐藏文明，并了解到邪恶的巫师马拉卡勋爵试图利用其古
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MIMO技术的优缺点优点通过下面三个增益来总体概括：阵列增益。阵列增益是指由于接收机通过对接收信号的相干合并而活得的平均SNR的提高。在发射机不知道信道信息的情况下，MIMO系统可以获得的阵列增益与接收天线数成正比复用增益。在采用空间复用方案的MIMO系统中，可以获得复用增益，即信道容量成倍增加。信道容量的增加与min(Nt,Nr)成正比分集增益。在采用空间分集方案的MIMO系统中，可以获得分集增益，即可靠性性能的改善。分集增益用独立衰落支路数来描述，即分集指数。在使用了空时编码的MIMO系统中，由于接收天线或发射天线之间的间距较远，可认为它们各自的大尺度衰落是相互独立的，因此分布式MIMO
深度学习部署：Windows安装pycocotools报错解决方法1.pycocotools库的简介2.pycocotools安装的坑3.解决办法更多Ai资讯：公主号AiCharm本系列是作者在跑一些深度学习实例时，遇到的各种各样的问题及解决办法，希望能够帮助到大家。ERROR:Commanderroredoutwithexitstatus1:'D:\Anaconda3\python.exe'-u-c'importsys,setuptools,tokenize;sys.argv[0]='"'"'C:\\Users\\46653\\AppData\\Local\\Temp\\pip-instal
我刚刚看到whitehouse.gov正在使用drupal作为CMS和门户技术。drupal的优点之一似乎是很容易添加插件，而且编程最少，即重新发明轮子最少。这实际上正是Ruby-on-Rails的DRY理念。所以:drupal的缺点是什么？Rails或其他基于Ruby的技术有哪些不符合whitehouse.org(或其他CMS门户)门户技术的资格？ 最佳答案 Whatarethedrawbacksofdrupal?对于Ruby和Rails，这确实是一个相当主观的问题。Drupal是一个可靠的内容管理选项，非常适合面向社区的站点。它
深度学习12.CNN经典网络VGG16一、简介1.VGG来源2.VGG分类3.不同模型的参数数量4.3x3卷积核的好处5.关于学习率调度6.批归一化二、VGG16层分析1.层划分2.参数展开过程图解3.参数传递示例4.VGG16各层参数数量三、代码分析1.VGG16模型定义2.训练3.测试一、简介1.VGG来源VGG（VisualGeometryGroup）是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构。VGG在2014年ImageNet图像分类竞赛亚军，定位竞赛冠军；VGG网络采用连续的小卷积核（3x3）和池化层构建深度神经网络，网络深度可以达到16层或19层，其中VGG16和VGG
当音乐碰上区块链技术，会擦出怎样的火花？或许周杰伦已经给了我们答案。8月29日下午，B站独家首发周杰伦限定珍藏Demo独家访谈VCR，周杰伦在VCR里分享了《晴天》《青花瓷》《搁浅》《爱在西元前》四首经典歌曲Demo背后的创作故事，并首次公布18年前未发布的神秘作品《纽约地铁》的Demo。在VCR中，方文山和杰威尔音乐提及到“多亏了区块链技术，现在我们可以将这些Demos，变成独一无二具有收藏价值的艺术品，这些Demos可以在薄盒（国内数藏平台）上听到。”如何将音乐与区块链技术相结合，薄盒方面称：“薄盒作为区块链技术服务方，打破传统对于区块链技术只能作为数字收藏的理解。聚焦于区块链技术赋能，在
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目录ChatGPT简介技术原理应用未来发展ChatGPT的10 种用法ChatGPT简介ChatGPT是一种基于深度学习的大型语言模型，由OpenAI公司开发。技术原理GPT是GenerativePre-trainedTransformer的缩写，意为生成式预训练变压器。它的技术原理是使用了一个基于注意力机制的变压器（Trans
进行这种深度检查的最佳方法是什么:{:a=>1,:b=>{:c=>2,:f=>3,:d=>4}}.include?({:b=>{:c=>2,:f=>3}})#=>true谢谢 最佳答案 我想我从那个例子中明白了你的意思(不知何故)。我们检查子哈希中的每个键是否在超哈希中，然后检查这些键的对应值是否以某种方式匹配:如果值是哈希，则执行另一次深度检查，否则，检查值是否相等:classHashdefdeep_include?(sub_hash)sub_hash.keys.all?do|key|self.has_key?(key)&&ifs
