3月18日凌晨，OpenAI悄悄上线了两款超轻量的GPT模型，像nano和mini。这两款模型的目标很明确，就是要让AI在干活的时候又快又准，关键还省钱。现在大家都发现，搞个模型已经不是稀罕事儿了，真正看谁牛，就看谁能把底层原理吃透，自己会调优，还能在没多少资源的情况下练出本事。可惜现实情况是，好多工程师都卡在了这个阶段：要调千亿级的大模型，电脑不够用；想学Transformer、Attention这些理论，又是一知半解；想自己啃论文吧，实在是没时间。 深蓝学院这次专门搞了个课程，把这些难点都给解决了。他们结合了Transformer的原理和实际怎么做，还有RLHF的技术，把《大语言模型基础》给讲透了。这门课从最老的语言模型讲起，一步步带着你深入到GPT里面去，把里面的核心模块给你拆得清清楚楚。最后还会教你怎么亲手做出一个属于自己的mini-ChatGPT。课程不光讲理论，特别注重动手实操。从整理数据到模型训练再到优化，一共9个实战项目的代码都会穿插在每一步算法里。 想了解课程的细节和老师的背景？课程导师是黄佳，他在新加坡科技研究局做人工智能的高级研究员。黄老师主要研究NLP大模型、持续学习，还有AI在金融（FinTech）和光谱分析（Spectrometry Data）这些领域里的应用。他写过好几本畅销书，《零基础学机器学习》和《数据分析咖哥十话》，在数据科学这块儿摸爬滚打了很多年。 这门课的目标很实在：就是要让你把ChatGPT这种生成式语言模型的原理和代码实现彻底搞懂。学会以后，你能掌握很多经典算法的发展脉络；也能搞明白ChatGPT里好几个核心技术是咋回事；最重要的是能自己动手弄出一个迷你版的ChatGPT。你能拿到很多现代NLP的技术核心；能搭起一个生成式语言模型；还能练会NLP领域编程的基本功和PyTorch；更能理解注意力机制（Attention）和Transformer架构是怎么回事。 除了上课内容好，服务也很贴心。有专门的老师和助教帮你答疑解惑，班主任全程盯着你学习别偷懒。还有定期班会可以参加，助教会1V1批改你的作业，在班会里给你点评和指导。交流互动的时候能学到更多技巧和思路。