直播内容：1.自然语言基本概念2.自然语言任务类型3.代表性论文解读4.自然语言常见模型/重要技术5.Case Study & Practice

大模型训练为什么这么难？ 1.大模型在GPU上的存储方式 2.GPU训练大模型的性能优化方法 3.大规模GPU集群调度方法

人更在意运动对象，但是狗更在意动作本身

新年快乐！最近有新闻报道微软正在进行一个对OpenAI高达100亿美元的投资，我决定来研究一下创造了这么多AI里程碑(GPT3, Dall-E, CLIP, MuZero)的OpenAI到底什么来头。包括：• 什么是AGI• 创始人团队: Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever• Mission• 盈利模式• 与微软的合作 (Power Apps, GitHub Copilot, Bing)实现AGI的路还有很长，每一年Ope

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分享嘉宾：贺正夫，复旦大学本科生，复旦大学卓博计划入选者。主要研究方向是预训练语言模型及其参数、数据高效的应用。分享摘要：本次分享将首先介绍扩散模型在 NLP 领域的发展历程，进而介绍我们近期的工作 DiffusionBERT。我们将介绍一些对离散扩散模型和 BERT 类预训练模型结合的思考，并讨论其优势和局限性，以及该领域未来可能的研究方向。DiffusionBERT 项目地址：https://sota.jiqizhixin.com/project/diffusionbert探索更多 AI 项目

觉得课程不错的同学，给个三连支持一下哟[藏狐]~

https://www.youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY"Let's build GPT_ from scratch, in code, spelled out"GPT-3. We talk about connections to ChatGPT, which has taken the world by storm. We watch GitHub Copilot, itself a GPT, help us write a GPT (meta

围绕ChatGPT来分析人工智能的一些基本原理。chatgpt的诞生是否意味着人工智否迎来了质变性质的进化？

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YouTube本教程的第一部分对PLM进行了一些有见地的分析，部分解释了PLM出色的下游性能。第二部分首先关注如何将对比学习应用于PLM，以改进由PLM提取的表示，然后说明如何在不同情况下将这些PLM应用于下游任务。这些情况包括在数据稀缺的情况下对PLM进行微调，以及使用具有参数效率的PLM。我们相信，不同背景的与会者会发现本教程内容丰富和有用。

【本期嘉宾】陶芳波、吴志力、庄明浩陶芳波（心识宇宙创始人）吴志力（宜远智能创始人）庄明浩（趣丸网络副总裁）主播：潘乱（「乱翻书」主理人）---------------------------------播客订阅：欢迎在小宇宙、苹果播客、网易云、喜马拉雅等平台搜索「乱翻书」订阅、收听

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