一场直播深度剖析ChatGPT/Sora技术

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今晚直播：《ChatGPT架构设计与应用案例实践》

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ChatGPT 架构设计剖析 

ChatGPT 总体架构由三大部分构成：预训练（Pre-training）架构、微调（Fine-tuning）架构、推理（Reasoning）架构。

其中预训练架构建立在 Transformer 神经网络基础上，构建出一个 Base Model，微调架构加入了10万级别的人工样本，微调 Base Model 得到 SFT Model， 并进一步使用奖励模型强化 SFT Model，训练完成。整个训练由于参数量和数据量比较大，需要采用分布式的离线架构。

一个好的大模型 = 80% 的数据 + 20% 的模型。

因此，ChatGPT 在训练之前需要做大量的数据工程工作，包括：数据抓取、数据清洗、数据样本构建、词表构建算法选择、词表大小构建等关键步骤和流程。

除了离线训练外，一旦模型确定训练好权重，实时的在线工程架构设计也变成至关重要。

那么，ChatGPT 分布式在线推理架构又是怎么实现的，怎么解决架构设计、架构选型、架构高可用、高性能、负载均衡、幂等、缓存等关键技术？

今晚20点直播告诉你，直播精彩看点：

1、ChatGPT 离线训练架构设计和实现

2、ChatGPT 在线推理架构设计和实现

3、ChatGPT 企业级应用案例实战

4、Sora技术浅析

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新年领取《AI 大模型技术知识图谱》

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