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大模型并不是一項“新的技術”，其所依賴的Transformer架構早在2017年就已問世，并以“Attention is All You Need”之名震撼學術界。然而，直到2022年底，隨著ChatGPT的推出，大模型才真正成為全民熱議的焦點。為什么這個革命性架構經歷了五年時間才迎來它的巔峰時刻？是技術準備不足，還是我們對“大模型”的理解發生了質的轉變？

OpenAI的最新動態引起了人工智能領域的廣泛關注，其推出了全新小模型GPT-4o Mini，這是一款成本效益高的輕量級模型，旨在為開發者提供更加經濟實惠的選擇。本文將詳細介紹GPT-4o Mini的特點、性能優勢以及它對未來AI應用開發和市場競爭的潛在影響。

大道至簡，本文用通俗易懂的語言解釋了Transformer的核心原理，對于我們這種沒有基礎的普通人，也是能快速理解的，也能對當前的大模型有更深入的認識。

就在昨夜，整個AI社區都被一個神秘大模型震撼到了：它名為gpt2-chatbot，性能直接超越很多開源模型和GPT-4！網友們展開猜測，有說它是GPT-4.5的，有說是GPT-5的，還有人猜它是GPT-4+Q*，或GPT-2+Q*。奧特曼也賣起了關子：「我確實對gpt-2gpt2情有獨鐘。

最近，一個神秘模型突然殺入眾人視野，它就是“gpt2-chatbot”。那么，“gpt2-chatbot”究竟是什么來頭？

就在昨夜，整個AI社區都被一個神秘大模型震撼到了：它名為gpt2-chatbot，性能直接超越很多開源模型和GPT-4！網友們展開猜測，有說它是GPT-4.5的，有說是GPT-5的，還有人猜它是GPT-4+Q*，或GPT-2+Q*。奧特曼也賣起了關子：「我確實對gpt-2gpt2情有獨鐘?！?

作為開源大模型，Llama的能力不容小覷。本文總結了Llama3微調教程，教你如何打造自己的GPT。

尤瓦爾在《今日簡史》中曾斷言“每過10年，你都要接受再培訓，你學過的知識都可能被顛覆?！?。而在當今AIGC爆火，AI技能日新月異的情況下，我們所接觸、了解到的信息、知識也在不斷增多和迭代。這種情況下，作為普通人，我們究竟要學什么？知識管理還有必要嗎？

自回歸模型和擴散模型的“專長”并不同，如果讓后者去挑戰前者所擅長的部分，會得到怎樣的結果？不妨來看看本文的分享。

人工智能領域正在如火如荼地發展，隨著諸如ChatGPT、Claude、Gemini、Sora和Grok等平臺的不斷涌現，AI技術和模型持續演進，引發人們對通用人工智能（AGI）的濃厚興趣。 在這一備受關注的話題中，人們常常將GPT和AGI的概念混淆在一起。 有人稱贊GPT是新的工業革命，有人則認為當前的人工智能技術已進入AGI時代或即將邁入。 盡管GPT系列模型憑借出色的自然語言生成能力和廣泛的應用聲名鵲起，但我們不能忽視的是，GPT模型雖擅長處理大量文本數據和執行各種語言任務，但并非等同于通用人工智能。 GPT展現的智能只是人工智能技術中的一小部分，其重點在語言理解與生成，而AGI則追求跨領域、多任務的全面深厚智能。 因此，理性地認識GPT與AGI之間的區別至關重要。 本文旨在探討當前最新人工智能技術的成就，梳理和分析通用人工智能的發展脈絡，盡管GPT備受矚目，卻并非AI通向AGI的全部旅程。

Transformer模型基于自注意力機制，摒棄了傳統的RNN和CNN結構，在自然語言處理任務中取得了顯著的成果，一定程度上是GPT的重要基石。這篇文章里，作者就對Transformer神經網絡做了解讀，一起來看一下。

在人工智能領域，大語言模型（Large Language Models, LLMs）正在引領新一輪的技術革新，并對產品設計、內容生成和用戶體驗產生深遠影響。作為產品經理，理解大語言模型的核心功能及其實際應用中的局限性至關重要。本文將探討大語言模型的能力范圍以及尚待突破的邊界。