微软2023年Build大会演讲：如何训练和应用GPT | 相关视频
微软2023年Build大会来自OpenAI的AI 研究员和创始成员Andrej Karpathy的一个主题为State of GPT的演讲。
演讲主要有两部分内容：
1. OpenAI是如何训练GPT的
2. 我们如何有效应用GPT
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谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊推出了一项革命性的技术。它通过人工智能和扫描我们的眼睛，可以非常准确地预测我们是否可能会有心血管疾病，这意味着未来，我们可能不再需要做CT、MRI或X光等复杂检查，医生就能直观地了解我们的健康状况。桑达尔·皮查伊强调，这项新技术展现了人工智能改变我们医疗护理方式的巨大潜力。
微软宣布允许企业在自己的数据上使用Azure OpenAI服务。该功能将激发世界各地的企业客户使用Azure OpenAI服务。
Azure OpenAI服务可以直接在你的数据上运行，无需进行额外的训练或微调。这意味着你可以直接使用OpenAI的模型（如ChatGPT和GPT-4）来处理你的数据，而无需对模型进行任何修改或调整。
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Google发布了一个生成式AI学习路径，包括8门课和2个测试，从技术原理、实现方式到应用场景和开发部署都包括，完全免费。
1.Introduction to Generative AI：什么是生成式AI，有什么应用，和传统机器学习有什么不同。
2.Introduction to Large Language Models：什么是大语言模型 （LLM），大语言模型的应用场景，以及提示词 (prompt) 和微调 (fine-tuning) 如何提升模型性能。
3. Introduction to Responsible AI：什么是负责任的AI (Responsible AI)，为什么AI模型安全可靠且道德很重要，以及如何打造一个使用负责任AI的产品。
4. Introduction to Image Generation：Diffusion Models图像生成模型理论、模型训练方法以及如何部署模型到云端
5. Encoder-Decoder Architecture：机器翻译、语音识别等任务广泛应用的encoder-decoder 模型架构原理以及如何在TensorFlow中构建一个此架构的诗歌生成AI。
6. Attention Mechanism：神经网络中的注意力机制（Attention Mechanism）如何在计算能力有限的情况下将计算资源分配给更重要的任务，提高翻译、总结、问答等性能。
7. Transformer Models and BERT Model：自然语言处理中的预训练技术BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的基础原理，以及其如何可以让AI在许多不同任务中的显著提升在上下文中理解无标记文本的能力。
8. Create Image Captioning Models：学习图像理解和标注，学习如何构建出一个看图说话理解图片的人工智能模型。
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昨天，GitHub CEO Thomas Dohmke 与 Freethink 进行一个对话，在这个对话访谈中，Thomas Dohmke 说 Copilot 很快将可以实现 80%的代码编程（Copilot will write 80% of code “sooner than later”），而现在这个数字大概在 50%左右。
