gpt-3

Language Models are Few-Shot Learners: 开箱即用的GPT-3(三)

Result前面的两个部分介绍了背景，模型的情况和一些测试的方法，这一章就是展示各种尺寸的模型，包括175B的GPT-3在各种任务下的测试情况了。

新兴AI民工·2025-07-28 14:12

使用多块AMD GPU通过Megatron-DeepSpeed进行大型语言模型的预训练

Pre-trainingalargelanguagemodelwithMegatron-DeepSpeedonmultipleAMDGPUs2024年1月24日，作者：DouglasJia在这篇博客中，我们将向你展示如何使用Megatron-DeepSpeed框架在多块AMDGPU上预训练GPT

109702008·2025-07-24 15:55

深入解析LoRA：低秩适应的高效大模型微调技术

1.背景与动机随着大语言模型（如GPT-3、Llama）的参数规模突破千亿级，传统全参数微调面临三大挑战：显存爆炸：微调70B模型需数千GB显存（如Llama-270B全微调需1.2TB显存）计算成本：

Zhong Yang·2025-07-24 06:54

GPT-3 面试题

简介1、GPT-3是什么？它是基于什么模型的？GPT-3是一种基于深度学习原理的语言预测模型。它是由OpenAI开发的，可以从互联网数据中生成任何类型的文本。

·2025-07-23 08:33

深度学习分布式训练：并行策略与通信机制的系统性分析

以GPT-3为例，其1750亿参数在FP16精度下需要约350GB存储空间（每个参数2字节），远超当前主流GPU的显存容量（如NVIDIAA100的80GB）。

Takoony·2025-07-22 12:53

在LLM快速迭代时代构建持久AI应用：架构设计与实施策略

引言：技术浪潮下的开发困境大型语言模型(LLM)的发展速度令人瞠目：从GPT-3到GPT-4，从Claude1到Claude3，从Llama1到Llama3，迭代周期正在从"年"缩短到"月"。

·2025-07-12 02:44

EgoAlpha/prompt-in-context-learning项目解析：Prompt Engineering核心技术指南

prompt-in-context-learningAwesomeresourcesforin-contextlearningandpromptengineering:MasteryoftheLLMssuchasChatGPT,GPT

霍日江Eagle-Eyed·2025-07-10 15:48

MiniMind：3小时训练26MB微型语言模型，开源项目助力AI初学者快速入门

这个项目让初学者能够在3小时内从零开始训练出一个仅26.88MB大小的微型语言模型，体积仅为GPT-3的七千分之一，却完整覆盖了从数据处理到模型

nine是个工程师·2025-07-10 08:33

「论文导读」LLM高效推理与模型量化

学术背景：随着大型语言模型（LLM）如GPT-3的

雷羿 LexChien·2025-07-09 00:01

【人工智能】Maas（模型即服务）（Model as a Service）是一种基于云计算的商业模式，通过API将预训练的人工智能模型作为服务提供给用户，使其无需自行管理底层基础设施即可调用AI能力。

以下是其核心要点：1.定义与核心理念MaaS将大模型（如GPT-3、多模态模型等）封装为标准化服务，用户

本本本添哥·2025-07-08 14:27

大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调

大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而，如何进一步提高大语言模型的理

AI天才研究院·2025-07-07 10:03

四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法

这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT和T5，拥有卓越的自然语言处理能力，但要使它们在特定任务上表现出色，就需要进行微调，以使其适应特定的数据和任务需求。

·2025-07-07 08:22

基于Google Gemini 探索大语言模型在医学领域应用评估和前景

特别是模型如GPT-3和PaLM，它们通过吸收海量文本数据，已经能够掌握复杂的语言模式。人工智能技术的迅猛发展不断推动着LLM的进化，并加速了这一领域的专业创新。

知来者逆·2025-07-04 19:44

LoRA微调详解：如何为AIGC模型节省90%显存

LoRA微调详解：如何为AIGC模型节省90%显存关键词：LoRA、低秩适应、AIGC模型、参数高效微调、显存优化摘要：在AIGC（人工智能生成内容）领域，大模型（如GPT-3、LLaMA、StableDiffusion

SuperAGI2025·2025-07-03 19:00

《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话？一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量 ICCL 2022

《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话？

365JHWZGo·2025-07-02 18:17

【LangChain编程：从入门到实践】AI 大模型检索增强生成 RAG 实践

像GPT-3、GPT-4这样的模型展现出了惊人的语言理解和生成能力,为各种应用场景带来了无限可能。然而,这些

AI智能应用·2025-07-02 08:35

大模型系列——提示词工程：从原理、实践到未来的一部系统性综述

报告从LLM的“下一个词预测”基本机制出发，追溯了提示词工程从GPT-3时代“上下文学习”的偶然发现到当前系统化、工程化的演进历程。

猫猫姐·2025-07-01 20:39

【AI大模型】26、算力受限下的模型工程：从LoRA到弹性智能系统的优化实践

从GPT-3的1750亿参数到PaLM的5400亿参数，模型能力的提升往往伴随着对算力资源的极度渴求。

无心水·2025-06-29 09:37

【大模型学习 | LORA 原理及实现】

GitHub-microsoft/LoRA:Codeforloralib,animplementationof“LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels”GPT

九年义务漏网鲨鱼·2025-06-27 23:13

⼤模型（LLMs）基础⾯

）模型体系包括以下⼏个：1.GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列：由OpenAI发布的⼀系列基于Transformer架构的语⾔模型，包括GPT、GPT-2、GPT

cv2016_DL·2025-06-27 01:04

二、大模型的能力（DataWhale大模型理论基础）

大模型的能力一、概述本节主要是通过对GPT-3论文中的基准测试深入研究，从而获得关于GPT-3更深程度的认识我们应该知道，GPT-3的结果参差不齐：在某些任务上，比如语言建模，GPT-3大幅度超越了现有技术的最高水平

Y_fulture·2025-06-26 02:32

大语言模型：人工智能的“大脑革命“与未来图景

大语言模型：人工智能的"大脑革命"与未来图景——从GPT-3到AGI的演进之路引言：算力觉醒的时代2022年11月，ChatGPT的横空出世犹如一记惊雷，仅用5天时间就突破百万用户，两个月后月活用户突破

RockLiu@805·2025-06-23 00:57

DeepSpeed 深度学习学习笔记：高效训练大型模型

大型模型训练的挑战随着深度学习模型规模的爆炸式增长（从BERT的几亿参数到GPT-3的千亿参数，再到现在的万亿参数模型），传统的单GPU训练方式变得力不从心，即使是多GPU训练也面临巨大挑战：内存限制(

·2025-06-22 14:16

LoRA、QLoRA是什么

传统的全参数微调（Fine-tuning）需要更新大型语言模型的所有参数（如GPT-3有1750亿参数），这带来两个核心问题：计算资源需求极高：需要

爱吃土豆的马铃薯ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ·2025-06-20 17:58

深入探讨：如何使用OutputFixingParser修复LLM输出的解析错误并确保数据结构的完整性

深入探讨：如何使用OutputFixingParser修复LLM输出的解析错误并确保数据结构的完整性在当今的自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型（LLM）如GPT-3等，已成为解决复杂问题的重要工具

m0_57781768·2025-06-19 12:58

AI 在创新创业比赛的 10 大应用：从创意激发到成果转化

例如，利用GPT-3等语言模型，输入行业关键词，快速生成潜在的创业方向和产品概念。

大明者省·2025-06-18 11:06

【AI大模型】15、从GPT-1到GPT-3：大语言模型核心技术演进与能力涌现全解析

一、GPT-1：预训练微调范式的奠基者（2018）（一）架构创新：单向Transformer解码器的诞生GPT-1首次将Transformer架构应用于语言模型领域，其核心采用12层Transformer解码器，摒弃了传统RNN的递归结构，通过自注意力机制实现并行计算。与Encoder-Decoder架构不同，GPT-1仅使用解码器部分，每个解码器层包含：多头自注意力模块：8个头，每个头维度64，

·2025-06-16 14:04

从零开始掌握OpenAI的GPT-3 API：基础指南与实战示例

#从零开始掌握OpenAI的GPT-3API：基础指南与实战示例##引言在人工智能领域，OpenAI的GPT-3无疑是近年来最令人瞩目的技术突破之一。

stjklkjhgffxw·2025-06-13 03:15

大模型全景解析：从技术突破到行业变革

Transformer革命（2017）2.预训练模型崛起（2018-2020）：范式转变BERT模型（2018）GPT系列初期（2018-2019）3.千亿参数时代（2020-2022）：规模效应凸显GPT

敲键盘的小夜猫·2025-06-12 07:45

AI大模型创业：如何实现未来盈利？

AI大模型，创业，盈利模式，商业应用，技术趋势，市场分析，案例研究1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是大规模语言模型（LLM）的出现，如GPT-3、LaMDA等，展现出强大的文本生成

AI智能应用·2025-06-10 09:31

大语言模型应用指南：效果评估

禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）如GPT

AI天才研究院·2025-06-09 22:40

Langchain学习笔记(六)：Langchain框架介绍与环境搭建

其产生背景主要有以下几个方面：1.1大模型应用开发的复杂性随着GPT-3、GPT-4等大

zhangsan0933·2025-06-09 21:03

还有哪些其他的基于transformer架构模型？

除了您提到的GPT系列（如GPT-3、GPT-4）之外，还有许多其他类型的Transformer模型，每种模型在设计和应用上都有其独特的特点。

墨染辉·2025-06-09 17:34

自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Training a GPT-2 language model

GPT-3是一个预先训练过的

段智华·2025-06-09 11:27

LoRA：大模型高效微调的低秩之道——原理解析与技术实现

一、问题背景：大模型微调之痛当GPT-3（1750亿参数）需要微调时：显存需求：>1TB（存储优化器状态+梯度）硬件成本：单次实验费

摘取一颗天上星️·2025-06-05 22:43

《PyTorch Hub：解锁深度学习模型的百宝箱》

据统计，训练一个像GPT-3这样的大规模语言模型，可能需要数千块GPU芯片并行计算数月之久，成本高达数百

空云风语·2025-06-05 22:11

【大模型面试每日一题】Day 33：深度解析GPT-3与PaLM的规模扩展差异及影响

【大模型面试每日一题】Day33：深度解析GPT-3与PaLM的规模扩展差异及影响题目重现面试官：请对比分析GPT-3与PaLM在模型规模扩展上的核心差异，及其对性能、应用场景和行业的影响。

是麟渊·2025-06-02 21:09

2025年大模型学习路线图：从入门到精通，非常详细，值得收藏！

举个例子，你可能听说过GPT-3，它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问

大模型入门教程·2025-05-30 16:00

第39节：模型压缩技术：剪枝与量化

从早期的简单神经网络到如今拥有数十亿参数的巨型模型（如GPT-3、BERT等），模型的复杂性不断提高，带来了更强大的性能，但同时也带来了计算资源消耗大、存储需求高、推理延迟长等一系列挑战。

点我头像干啥·2025-05-26 14:24

大模型输出长度的2000字魔咒：技术限制与产品经理的破局之道

以GPT-3

charles666666·2025-05-23 18:20

大模型从入门到精通，从看这篇开始：神仙级 AI 大模型入门教程【非常详细】

近年来，人工智能（AI）大模型的迅猛发展吸引了广泛关注，如GPT-3、BERT等。它们的强大能力在自然语言处理、图像识别等领域得到了广泛应用。

大模型知识·2025-05-21 15:46

Llama:开源的急先锋

Llama:开源的急先锋Llama1：开放、高效的基础语言模型Llama1使用了完全开源的数据，性能媲美GPT-3，可以在社区研究开源使用，只是不能商用。

KangkangLoveNLP·2025-05-20 12:52

零基础搭建AI聊天机器人：从GPT-3到本地化部署全攻略

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站https://www.captainbed.cn/north文章目录前言第一部分：了解AI聊天机器人基础1.1聊天机器人发展简史1.2GPT模型家族简介1.3系统架构概述第二部分：使用GPT-3API搭建基础聊天机器人2.1获取OpenAIAPI密钥2.2搭建Python开发环境2.3基础聊天机器人实

北辰alk·2025-05-19 07:08

【自然语言处理与大模型】大模型（LLM）基础知识①

1.GTP（GenerativePer_trainedTransformer）系列，是由OpenAI发布的一系列基于Transformer架构的语言模型，包括GPT、GPT-2、GPT-3等。

小oo呆·2025-05-19 03:11

AI 大模型应用数据中心的数据压缩架构

AI大模型应用数据中心的数据压缩架构1.背景介绍1.1问题由来在当前数字化时代，人工智能大模型（AILargeModels），如GPT-3、BERT等，广泛应用于自然语言处理（NLP）、图像识别、自动驾驶等多个领域

AI大模型应用实战·2025-05-18 01:41

大模型从零基础入门到精通，从看这篇开始：神仙级AI大模型入门教程【非常详细】

引言近年来，人工智能（AI）大模型的迅猛发展吸引了广泛关注，如GPT-3、BERT等。它们的强大能力在自然语言处理、图像识别等领域得到了广泛应用。

大模型老炮·2025-05-15 22:36

GPT-3 的技术变革与技术挑战应对

GPT-3的技术变革与技术挑战应对关键词：GPT-3,自然语言处理,深度学习,transformer架构,零样本学习,技术挑战,伦理问题摘要：本文深入探讨了GPT-3（GenerativePre-trainedTransformer3

AI天才研究院·2025-05-15 20:21

Datawhale-llm-universe 第一章 LLM介绍打卡

第一章课程大纲：（本笔记大部分内容来自DataWhale的六月llm打卡课程，并融入了一些个人的理解以及思考）大型语言模型LLM理论简介LLM的定义和概念发展历程主要模型（如GPT-3、GPT-4、PaLM

星野yee·2025-05-15 01:11

微软的RAG框架和GraphRAG

传统的大语言模型（如GPT-3）在回答问题时只能依赖于它们在训练过程中学到的信息，这些信息可能不够全面或已经过时。RAG框架通

RAG知识库·2025-05-14 20:05

语言与思维的差异：大模型的困境

这些模型，例如GPT-3、LaMDA和BERT，展现出惊人的文本生成、翻译、摘要和问答能力，甚至能够创作诗歌、剧本和代码。然而，尽管大模型在某些方面表现出令人惊叹的智能，但它们仍然

AGI大模型与大数据研究院·2025-05-13 14:22

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