ChatGPT一周年：开源语言大模型的狂欢

人工智能

2023-05-02 01:15:01

人工智能语言界的里程碑：ChatGPT 一周年纪念

ChatGPT 横空出世，掀起了一场人工智能语言界的大变革，向我们展示了语言大模型的无穷潜力。

开源语言大模型：广阔的前景

过去的一年中，开源语言大模型（LLM）领域取得了非凡的进步，为研究人员和从业人员提供了探索这些强大模型的机会。它们有望彻底改变我们与计算机的互动方式，开启前所未有的应用与服务。

开源 LLM 的深远影响

开源 LLM 将对我们的生活产生深远的影响。它们有望增强人机交互、自动化任务、提升创造力，甚至推动科学发现。想象一下，拥有能够理解、生成和翻译人类语言的计算机，这将为我们的生活和工作带来无限的可能性。

推动开源 LLM 的发展

为充分发挥开源 LLM 的潜力，我们需要共同协作，推动其研究和开发。大学、研究机构和企业需要携手合作，投资于基础设施、工具和人才培养。同时，我们需要关注开源 LLM 的潜在影响，确保其在安全、负责任和有利于人类的方式发展。

代码示例：训练一个基本的 LLM

import transformers

tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = transformers.AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("gpt2")

# 训练数据
train_data = [["今天天气怎么样？", "今天的天气很晴朗。"]]

# 将训练数据转换为 token ID
train_encodings = tokenizer(train_data, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt")

# 训练模型
optimizer = transformers.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
for epoch in range(10):
    for step, batch in enumerate(train_data):
        input_ids = batch["input_ids"].cuda()
        labels = batch["labels"].cuda()
        outputs = model(input_ids, labels=labels)
        loss = outputs[0]

        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()