ChatGPT与大模型研究

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在本章中，您将学习如何从头开始构建一个线性回归模型和一个神经网络模型，用于预测发电厂的产量。您将使用SQL进行数据分析，使用Jupyter Notebook进行数据探索，并使用BigQuery Mac

在这一章中，您将使用AutoML构建一个模型，以预测广告媒体渠道的销售额。首先，您将使用Pandas探索数据。然后，您将学习如何使用AutoML来构建、训练和部署一个机器学习模型，以进行销售额的预测。

本章介绍了简化机器学习（ML）模型开发的ML框架。通常情况下，您需要了解数学、统计和ML的基本工作原理，才能构建和训练ML流程。这些框架通过自动化许多耗时的ML工作流任务，如特征选择、算法选择、代码编

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本章探讨了数据在企业中的作用以及其对业务决策制定的影响。您还将了解机器学习（ML）工作流程的组成部分。您可能已经看到许多书籍、文章、视频和博客在讨论ML工作流程时都会从数据收集开始。然而，在收集数据之

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迁移学习和大语言模型 大型语言模型（LLMs）如ChatGPT已经引起了公众的关注，许多公司正在寻找机会将类似的功能整合到其产品中，但可能会加入更多的领域专业知识和关注点。 这可以通过迁移学习实现，即

什么是LLMOps？ 大型语言模型运营（LLMOps）包括在生产环境中操作管理大型语言模型所使用的实践、技术和工具。 最新的LLM进展，如OpenAI的GPT、Google的Bard和Databric

语言是人际交流的本质。如果没有构成语言的词序，文明就不会诞生。我们现在生活在数字化语言功能的世界中。我们的日常生活依赖于NLP数字化语言功能：网络搜索引擎、电子邮件、社交网络、帖子、推文、智能手机短信

变换器是为超级计算机上的并行计算而设计的工业化、同质化的深度学习模型。通过同质化，一个变换器模型可以在不需要微调的情况下执行各种任务。变换器可以在数十亿条未标记的原始数据记录上进行自监督学习，具有数十

大型语言模型（LLMs）非常强大，但它们缺乏一些“最笨”的计算机程序可以轻松处理的特定能力。逻辑、计算和搜索是计算机通常擅长的领域，但LLMs则表现不佳。 计算机可以解决非常复杂的数学问题，然而，如果

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