: 提高编程能力的关键在于数据。CodeGPT是通过GPT生成的用于GPT的代码对话数据集。现在公开了32K条中文数据，让模型更

: 提高编程能力的关键在于数据。CodeGPT是通过GPT生成的用于GPT的代码对话数据集。现在公开了32K条中文数据，让模型更擅长编程。 考虑到代码难度对模型训练效果的影响，此处共收集了四种不同类型、不同难度的代码相关对话数据，收集方法如下： Code-Basic：利用已有的LLM（例如付费API）生成各种编程语言的基础库函数相关的代码对话数据。Prompt类似“请为C语言中的XX函数生成一道非常简单的编程问题及对应的代码答案”，API会输出该基础库函数相关的问题-答案对，将问题作为用户输入，答案作为模型输出（Markdown格式），可得到一条对话数据。 Code-Medium：利用已有的LLM（例如付费API）生成中等难度的编程问题及答案，例如写入内容到文件、查找字符串子串、实现链表等，API同样会输出问题-答案对，将问题作为用户输入，答案作为模型输出（Markdown格式），可得到一条对话数据。 Code-LeetCode：从LeetCode上收集到的问题-答案对，此类问题通常难度较高。将问题作为用户输入，答案作为模型输出（Markdown格式），可得到一条对话数据。 Code-Text：从互联网上收集到的常见面试题及答案，此类问题并不涉及编程，而是侧重于对各种概念的理解。将问题作为用户输入，答案作为模型输出（文本形式），可得到一条对话数据。

教你从零开始构建类似 ChatGPT 的大语言模型。

教你从零开始构建类似 ChatGPT 的大语言模型。 在 GitHub 上发现一本《Build a Large Language Model (From Scratch)》书籍。 作者将带你从头开始构建一个类似 GPT 语言模型，这过程让你了解如何创建、训练和微调大型语言模型 (LLMs)！ 书籍主要分为 8 大章节，如下： 第 1 章：了解大语言模型（LLM）解析 第 2 章：介绍文本数据处理技巧 第 3 章：通过编程实现注意力机制（Attention Mechanisms） 第 4 章：从零开始实现类似 GPT 模型 第 5 章：对未标注数据进行预训练 第 6 章：针对文本分类的模型微调 第 7 章：结合人类反馈进行模型微调 第 8 章：在实践中使用大语言模型 书籍前两章内容已出，剩下的会逐步放出。 |

微软开源 Visual ChatGPT

微软开源 Visual ChatGPT OpenAI 的 ChatGPT（GPT 3 版本）是基于大语言模型，专门训练以文本形式的对话与用户互动。它不是基于多模态模型，不支持图像或语音的输入输出。如果我们想要构建一个类似 ChatGPT 的支持图像理解和生成的系统，那么可能需要使用一个多模态会话模型进行训练。但此类的训练需要消耗大量的数据和算力资源。与此从头开始构建一个全新的系统，不如站在巨人的肩膀上。微软亚洲研究院的研究人员在预印本网站 arxiv 上发表论文《》，提出在 ChatGPT 和多个 Visual Foundation Models 基础上构建 Visual ChatGPT。源代码托管在 。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

Google的教学视频《》，介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整

Google的教学视频《》，介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整以及Google的Gen AI开发工具。 大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练，可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后，可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制，以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。 大型语言模型的三个主要特征是：大型、通用性和预训练微调。"大型"既指训练数据集的巨大规模，也指参数的数量。"通用性"意味着这些模型足够解决常见问题。"预训练和微调"是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练，然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。 使用大型语言模型的好处包括：一种模型可用于不同的任务；微调大型语言模型需要的领域训练数据较少；随着数据和参数的增加，大型语言模型的性能也在持续增长。 此外，视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同，以及预训练模型的LLM开发与传统的ML开发的区别。 在自然语言处理中，提示设计和提示工程是两个密切相关的概念，这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型：通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。

是一个结合了视觉基础模型的系统，使用户能够超越语言格式与 ChatGPT 交互，解决复杂的视觉任务。

是一个结合了视觉基础模型的系统，使用户能够超越语言格式与 ChatGPT 交互，解决复杂的视觉任务。 ChatGPT 正在吸引跨领域的兴趣，因为它提供了一种语言界面，具有跨多个领域的卓越对话能力和推理能力。 然而，由于 ChatGPT 是用语言训练的，它目前无法处理或生成来自视觉世界的图像。同时，Visual Foundation Models，如 Visual Transformers 或 Stable Diffusion，虽然表现出强大的视觉理解和生成能力，但它们只是特定任务的专家，具有一轮固定的输入和输出。 为此，我们构建了一个名为 \textbf{Visual ChatGPT} 的系统，其中包含不同的视觉基础模型，使用户能够通过以下方式与 ChatGPT 进行交互： 1）不仅发送和接收语言，还发送和接收图像 2）提供复杂的视觉问题或视觉编辑指令，需要多个 AI 模型进行多步骤协作。 3) 提供反馈并要求更正结果。

（Topics in Algorithmic COde Generation dataset）是一个专注于算法代码生成的数据集，

（Topics in Algorithmic COde Generation dataset）是一个专注于算法代码生成的数据集，旨在为代码生成模型领域提供更具挑战性的训练数据集和评估基准。 该数据集由难度更大、更接近真实编程场景的编程竞赛题组成。它强调在实际应用场景中提高或评估模型的理解和推理能力，而不仅仅是实现预定义的函数功能。 规模更大：TACO 包括训练集（25,443 个问题）和测试集（1,000 个问题），使其成为当前可用的最大的代码生成数据集。 更高质量：TACO 数据集中的每个问题都旨在匹配一组不同的解决方案答案，答案大小高达 1.55M。这保证了模型在训练过程中不易出现过拟合，并验证了评估结果的有效性。 细粒度标签：TACO 数据集中的每个问题都包含细粒度标签，例如任务主题、算法、技能和难度级别。这些标签为代码生成模型的训练和评估提供了更准确的参考。