我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。先列出目前擁有的材料:微調 GPT 模型引言:AI說書 - 從0開始 - 229 | 微調 GPT 模型引言微調 GPT 模型的前置步驟:AI說書 - 從0開始 - 230 | 微調 GPT 模型的前置步驟微調 GPT 模型的函式庫安裝:AI說書 - 從0開始 - 231 | 微調 GPT 模型的函式庫安裝微調 GPT 模型的資料集準備:AI說書 - 從0開始 - 232 | 微調 GPT 模型的資料集準備微調 GPT 模型的資料集檢查:AI說書 - 從0開始 - 233 | 微調 GPT 模型的資料集檢查微調 GPT 模型的資料集檢查:AI說書 - 從0開始 - 234 | 微調 GPT 模型的資料集檢查微調 GPT 模型的必要檔建立:AI說書 - 從0開始 - 235 | 微調 GPT 模型的必要檔建立微調 GPT 模型任務狀態查詢:AI說書 - 從0開始 - 236 | 微調 GPT 模型任務狀態查詢微調 GPT 模型任務狀態查詢:AI說書 - 從0開始 - 237 | 微調 GPT 模型任務狀態查詢微調 GPT 模型之推論:AI說書 - 從0開始 - 238 | 微調 GPT 模型之推論微調 GPT 模型之推論:AI說書 - 從0開始 - 239 | 微調 GPT 模型之推論微調 GPT 模型之推論:AI說書 - 從0開始 - 240 | 微調 GPT 模型之推論微調 GPT 模型之模型管理:AI說書 - 從0開始 - 241 | 微調 GPT 模型之模型管理微調 GPT 模型與 GPT4 比較:AI說書 - 從0開始 - 242 | 微調 GPT 模型與 GPT4 比較延續 AI說書 - 從0開始 - 242 | 微調 GPT 模型與 GPT4 比較,可以輸入以下程式呈現 OpenAI GPT4 的結果:response.choices[0]結果為:實驗的目的不是斷言標準模型比微調模型表現更好,而是表明在微調模型之前我們必須盡可能使用標準模型,結論是沒有靈丹妙藥,在投入時間、精力和資源之前,我們必須探索不同的選擇。