《昇思MindSpore技术公开课》——GPT2-程序员宅基地

《昇思MindSpore技术公开课》是一门由华为自研的机器学习框架MindSpore昇思主办的在线课程，旨在帮助学习者掌握人工智能和大模型的相关知识和技能。课程由浅入深，结合了理论和实践，对想要学习机器学习特别是大模型技术的同学非常友好。

1、学习总结

GPT2模型：GPT2模型是一种基于Transformer模型的预训练语言模型，可以在大规模的无标注文本上进行自监督学习，从而学习到通用的语言知识，然后在不同的下游任务上进行微调或零样本学习。GPT2模型的创新之处在于引入了任务条件（Task Conditioning）的概念，即在输入序列的前面加入一个任务描述的符号，从而让模型能够根据不同的任务生成不同的输出，实现了零样本学习和零样本任务迁移的能力。

GPT2模型是在Transformer模型的基础上，引入了任务条件的概念，从而实现了零样本学习和零样本任务迁移的能力，为后续的大模型的发展提供了启发和方向。

2、学习心得：

我对Transformer模型和GPT系列模型有了更深入的理解，掌握了它们的原理和实现，以及它们的应用和扩展，以及它们的局限和挑战，以及它们的创新和突破

我对大模型的训练和优化有了更多的经验，学习了它们的策略和技术，以及它们的原理和效果，以及它们的难点和问题，以及它们的方法和解决方案。

3、经验分享：

在学习实践的时候，要多动手尝试和修改，观察和分析结果，同时要注意实践的细节和技巧，避免出现问题和困难。

在学习过程中，要多参考和借鉴其他的资料和作品，拓宽视野和思路，同时要注意资料和作品的质量和来源，避免出现误导和抄袭。

在学习GPT2模型的时候，我尝试用GPT2模型实现一个简单的文本生成任务，但是发现结果很奇怪，经过排查，发现是因为我没有对模型的输出做后处理，导致模型生成了一些无意义的符号和重复的内容，于是我又学习了如何用MindSpore昇思提供的TopK和TopP对模型的输出做后处理，结果就变得更合理了。

4、课程反馈：

课程的难度适中，内容比较全面，但是有些知识点需要更加详细的讲解，例如GPT系列模型的评估指标等

课程的内容可以根据最新的研究和发展进行调整，例如介绍一些最新的GPT系列模型的应用和展示等

5、使用MindSpore昇思的体验和反馈：

优点：MindSpore昇思提供了一个丰富的模型库，包含了各种领域和任务的预训练模型和微调模型，可以直接使用或者进行二次开发，可以大大节省时间和资源，提高效果和质量。

建议：MindSpore昇思可以提供更多的示例和案例，展示和演示MindSpore昇思的功能和特色，以及如何用MindSpore昇思实现各种领域和任务的人工智能和大模型的应用和展示等，可以激发用户的兴趣和创意。

6、未来展望：

我可以用课程上学到的知识和技能，进行更有效和更可靠的人工智能和大模型的训练和优化，提高和保证更多的性能和质量，创造和提升更多的效率和可靠性。

同时也期待人工智能和大模型能够在更多的场景和情境中交互，例如在语音、图像、视频等多模态，提供更自然和更友好的沟通和协作，增强和丰富人工智能和大模型的表达和理解。

官方课程集合链接：https://space.bilibili.com/526894060/channel/seriesdetail?sid=3293489

本文链接：https://blog.csdn.net/m0_73424069/article/details/135691980

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