Bright LGM's Blog

Code speaks.

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ChatGPT刚刚开放API，价格低到没朋友。抛开背后的商业运作，这本身对人类的进步是很大的贡献。

可惜ChatGPT国内的网络环境让大家没法很容易的体验到最新的人工智能成果。

本人利用业余时间，搭建了一个简单的开源项目，可以帮助大家快速的基于微信公众号搭建自己的ChatGPT智能助理。

先上几个聊天截图，大家先睹为快。

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作为一个一直对AI技术很感兴趣的软件开发工程师，早在深度学习开始火起来的15、16年，我也开始了相关技术的学习。当时还组织了公司内部同样有兴趣的同学一起研究，最终的成果汇集成几次社区中的分享以及几篇学习文章（见这里）。

从去年OpenAI发布ChatGPT以来，AI的能力再次惊艳了世人。在这样的一个时间节点，重新去学习相关技术显得很有必要。

ChatGPT的内容很多，我计划采用一个系列，多篇文章来分享学习我自己学习过程中的一些理解。本系列文章，我将站在一个普通开发人员的角度展开，希望对想了解ChatGPT技术原理的普通开发者们有帮助。

ChatGPT本身就具备很丰富的知识，所以ChatGPT自身实际上就是一个很好的学习渠道，我也将借助ChatGPT来学习ChatGPT。

这是此系列的第一篇，程序员眼中的ChatGPT。

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作为一个一直对AI技术很感兴趣的软件开发工程师，早在深度学习开始火起来的15、16年，我也开始了相关技术的学习。当时还组织了公司内部同样有兴趣的同学一起研究，最终的成果汇集成几次社区中的分享以及几篇学习文章（见这里）。

从去年OpenAI发布ChatGPT以来，AI的能力再次惊艳了世人。在这样的一个时间节点，重新去学习相关技术显得很有必要。

ChatGPT的内容很多，我计划采用一个系列，多篇文章来分享学习我自己学习过程中的一些理解。本系列文章，我将站在一个普通开发人员的角度展开，希望对想了解ChatGPT技术原理的普通开发者们有帮助。

ChatGPT本身就具备很丰富的知识，所以ChatGPT自身实际上就是一个很好的学习渠道，我也将借助ChatGPT来学习ChatGPT。

这是此系列的第二篇，ChatGPT使用的技术概览。

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作为一个一直对AI技术很感兴趣的软件开发工程师，早在深度学习开始火起来的15、16年，我也开始了相关技术的学习。当时还组织了公司内部同样有兴趣的同学一起研究，最终的成果汇集成几次社区中的分享以及几篇学习文章（见这里）。

从去年OpenAI发布ChatGPT以来，AI的能力再次惊艳了世人。在这样的一个时间节点，重新去学习相关技术显得很有必要。

ChatGPT的内容很多，我计划采用一个系列，多篇文章来分享学习我自己学习过程中的一些理解。本系列文章，我将站在一个普通开发人员的角度展开，希望对想了解ChatGPT技术原理的普通开发者们有帮助。

ChatGPT本身就具备很丰富的知识，所以ChatGPT自身实际上就是一个很好的学习渠道，我也将借助ChatGPT来学习ChatGPT。

这是此系列的第三篇，ChatGPT使用的Transfomer模型。

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作为一个一直对AI技术很感兴趣的软件开发工程师，早在深度学习开始火起来的15、16年，我也开始了相关技术的学习。当时还组织了公司内部同样有兴趣的同学一起研究，最终的成果汇集成几次社区中的分享以及几篇学习文章（见这里）。

从去年OpenAI发布ChatGPT以来，AI的能力再次惊艳了世人。在这样的一个时间节点，重新去学习相关技术显得很有必要。

ChatGPT的内容很多，我计划采用一个系列，多篇文章来分享学习我自己学习过程中的一些理解。本系列文章，我将站在一个普通开发人员的角度展开，希望对想了解ChatGPT技术原理的普通开发者们有帮助。

ChatGPT本身就具备很丰富的知识，所以ChatGPT自身实际上就是一个很好的学习渠道，我也将借助ChatGPT来学习ChatGPT。

这是此系列的第四篇，ChatGPT的模型训练。

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作为一个一直对AI技术很感兴趣的软件开发工程师，早在深度学习开始火起来的15、16年，我也开始了相关技术的学习。当时还组织了公司内部同样有兴趣的同学一起研究，最终的成果汇集成几次社区中的分享以及几篇学习文章（见这里）。

从去年OpenAI发布ChatGPT以来，AI的能力再次惊艳了世人。在这样的一个时间节点，重新去学习相关技术显得很有必要。

ChatGPT的内容很多，我计划采用一个系列，多篇文章来分享学习我自己学习过程中的一些理解。本系列文章，我将站在一个普通开发人员的角度展开，希望对想了解ChatGPT技术原理的普通开发者们有帮助。

ChatGPT本身就具备很丰富的知识，所以ChatGPT自身实际上就是一个很好的学习渠道，我也将借助ChatGPT来学习ChatGPT。

这是此系列的第五篇，ChatGPT的自动优化。

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作为一个一直对AI技术很感兴趣的软件开发工程师，早在深度学习开始火起来的15、16年，我也开始了相关技术的学习。当时还组织了公司内部同样有兴趣的同学一起研究，最终的成果汇集成几次社区中的分享以及几篇学习文章（见这里）。

从去年OpenAI发布ChatGPT以来，AI的能力再次惊艳了世人。在这样的一个时间节点，重新去学习相关技术显得很有必要。

ChatGPT的内容很多，我计划采用一个系列，多篇文章来分享学习我自己学习过程中的一些理解。本系列文章，我将站在一个普通开发人员的角度展开，希望对想了解ChatGPT技术原理的普通开发者们有帮助。

ChatGPT本身就具备很丰富的知识，所以ChatGPT自身实际上就是一个很好的学习渠道，我也将借助ChatGPT来学习ChatGPT。

这是此系列的第六篇，突破ChatGPT的知识限制。

文章内容

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DORN模型的重现

DORN模型是在单图像深度估计问题上效果非常好的模型，18年刚发布的时候，就同时在KITTI数据集和ScanNet数据集上面取得了Robust Vision挑战的第一名。

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作为每天和AI模型打交道的开发者，深度学习模型在不同的框架之间转换一直是一个老生常谈的问题。为了让这个问题变得容易，大家做了很多这样的工作，像是微软推出的MMdnn工具，号称可以将模型在几乎所有的流行AI框架中转换，又比如Facebook和微软一起推出的ONNX不依赖具体框架的中间格式等。

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EfficientNet是谷歌AI科学家们在论文《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》中提出的模型。这篇文章不仅提出了这个模型，还系统地研究了模型扩展的问题，大家感兴趣的，可用阅读一下论文原文。EfficientNet的亮眼之处在于，其在保持领先的性能的同时，将模型的参数数量和预测速度都提升了一个数量级。请看下图的性能对比：

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