入门者可以通过哪些AI训练自己的AI模型

毫无疑问，AI将不可逆转地改变我们如何预防和治疗疾病。医生将把文档工作交给AI书记员；初级医疗服务提供者将依赖聊天机器人进行分诊；几乎无穷无尽的预测蛋白结构库将极大地加速药物开发。然而，为了真正改变这些领域，我们应该投资于创建一个模型生态系统——比如说，“专家”AI——它们像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习。成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始，通常是通过正规的学校教育，然后是某种形式的学徒实践；数年时间都致力于从该领域最出色的实践者那里学习，大多数情况下是面对面地学习。这是一个几乎不可替代的过程：例如，医学住院医生通过聆听和观察高水平的外科医生所获取的大部分信息，是任何教科书中都没有明确写出来的。通过学校教育和经验，获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉特别具有挑战性。这一点对于人工智能和人类都是如此，但对于AI来说，这个问题因其当前的学习方式以及技术人员当前对待这个机会和挑战的方式而变得更加严重。通过研究成千上万个标记过的数据点（“正确”和“错误”的例子）——当前的先进神经网络架构能够弄清楚什么使一个选择比另一个选择更好。我们应该通过使用彼此堆叠的模型来训练AI，而不是仅仅依靠大量的数据，并期望一个生成模型解决所有问题。例如，我们首先应该训练生物学的模型，然后是化学的模型，在这些基础上添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的目标是成为医生，但他们的课程从化学和生物学的基础开始，而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程，他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样，设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习，然后是博士研究，再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉，特别是在分子层面，这些差别真的很重要。例如，雌激素和睾酮只有细微的差别，但它们对人类健康的影响截然不同。

这篇文章介绍了一种新的二维码生成方法，使用了扩散模型ControlNet和QR Code。通过加入三个定位点，可以将一张风格化图像转化为可扫描的二维码。作者介绍了该项目的缘起、训练过程和生图结果，并感谢同学和实验室提供的支持。模型发布和技术文档可以在公众号后续更新和文档更新中查看。[heading2][用一杯星巴克的成本训练你自己的ChatGPT模型](https://medium.com/il[content]本文介绍了使用Apache DolphinScheduler进行开源大规模模型训练和部署的方法。只需花费一杯星巴克的费用和两个小时的时间，就可以拥有自己的训练好的开源大规模模型。该模型可根据不同的训练数据方向进行微调，以增强各种技能，如医学、编程、股票交易和爱情建议。使用Apache DolphinScheduler可以解决复杂的预处理、模型训练和优化步骤，并只需要1-2小时的简单操作和20小时的运行时间即可构建更“理解”您的ChatGPT大规模模型。[heading2][微软为初学者提供的AI课程](https://microsoft.github.io/AI-F[content]这是一个为期12周、24节课的人工智能初学者课程，涵盖了人工智能的不同方法，包括符号方法、神经网络和深度学习，以及处理图像和文本的神经架构等。课程提供了可执行的Jupyter笔记本和实验室，同时也推荐了Microsoft Learn模块和学习路径作为进一步学习的资源。对于学生，还提供了学生中心页面和Microsoft Student Learn大使社区。

根据搜索结果，以下是部署和训练自己的大模型的主要步骤：1.选择合适的部署方式本地环境部署云计算平台部署分布式部署模型压缩和量化公共云服务商部署根据自身的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。2.准备训练所需的数据和计算资源确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景准备足够的计算资源，如GPU服务器或云计算资源3.选择合适的预训练模型作为基础可以使用开源的预训练模型如BERT、GPT等作为基础也可以自行训练一个基础模型4.针对目标任务进行模型微调训练根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练优化模型结构和训练过程以提高性能5.部署和调试模型将训练好的模型部署到生产环境对部署的模型进行在线调试和性能优化6.注意安全性和隐私保护大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性总的来说，部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。内容由AI大模型生成，请仔细甄别