AI算法工程师-必备基础与机器学习
706课时帮助学生打下坚实的基础,为进一步学习人工智能和深度学习做好准备。
这个项目的核心优势包括:
– 专注于开源人工智能研究推动技术的发展和创新。
– 拥有多个研究项目涵盖了模型训练、评估、对齐等多个方面。
– 采用先进的技术和方法如直接激发潜在知识(ELK)、稀疏自动编码器等。
应用场景包括:
– 自然语言处理如文本生成、机器翻译等。
– 智能对话系统如聊天机器人、智能客服等。
– 人工智能研究如模型训练、评估、对齐等。
相关项目包括:
– Interpreting Across Time:研究模型在训练过程中如何出现和演变。
– Eliciting Latent Knowledge:直接激发模型内部的潜在知识以解决人类无法独立检查模型的问题。
– Training LLMs:训练和发布强大的开源大型语言模型。
– Evaluating LLMs:以稳健可靠的方式评估先进的人工智能模型。
– Alignment MineTest:使用开源的Minetest体素引擎作为研究AI对齐的平台。
– Mesaoptimization:研究模型中辅助优化目标的出现方式。
– Polyglot:在非英语语言中构建大型语言模型和进行自然语言处理。