人工智能的突破性进展，尤其是像GPT-4这样的语言模型，已经增强了我们创造、解决问题和创新的能力，超出了我们的想象。将这些由人工智能驱动的奇迹纳入我们的项目中，可以在多个领域取得突破性的进展。基于AI专家Jeremy Howard的启发性演讲，本文揭示了一位黑客的路线图，以利用语言模型的力量。让我们开始这段旅程。

什么是语言模型？

在人工智能的众神之中，语言模型（LMs）在理解和预测语言模式方面发挥着关键作用。它们就像智能数字文书，预测序列中的下一个单词或短语。以句子“我的脚步回响在…”为例，观察LMs如何添加更多内容，从中推断出即将发生的情节，这是通过它们广泛的语言使用和理解训练而来的。

像GPT-4这样的著名LMs从大规模文本数据的源泉中汲取养分，被训练来理解人类语言使用的复杂模式，从而使它们能够生成类似人类的可信文本。生成文本的这种能力源自它们预测概率序列中的每个后续标记的过程。

体验GPT-4及其伙伴语言模型

Jeremy Howard在他的演讲中展示了GPT-4的能力，提供了它解决逻辑难题、生成代码和回答问题的示例。然而，就像伊卡洛斯的飞行一样，它也有自己的界限。当询问有关其自身功能的问题或要求提供超出其训练范围的信息时，它的能力会出现问题。

Howard向我们介绍了“引导”GPT-4的技巧，这是一种微调GPT-4以生成连贯和准确回应的技术。这种微调是通过提供有关信息共享的精确指示来实现的。这甚至扩展到其出色的数据分析能力，它可以根据纯自然语言提示生成复杂的代码和可视化数据图。

尽管GPT-4需要财政承诺，但OpenAI慷慨地提供了对较小但强大的堂兄GPT-3.5的免费访问权。借助Transformers库和OpenAI API，您可以深入探索LMs的迷人世界。就像任何大师表演一样，通过在这里进行微调，可以使模型熟练掌握特定任务。

语言模型的本地运行

如果您的工作站配备有GPU，PyTorch和Transformers将赋予您在本地运行模型的能力。模型量子化和半精度计算将成为有效的加速器。此外，检索增强是一种通过提供上下文文档以实现上下文感知回答的过程，可以提高响应质量和准确性。

Axolotl和Accelerate等灵活工具为您提供了在几小时内在个人数据集上微调模型的能力。这种操作允许创建专门针对不同用途角度的定制模型。

前往AI仙境

我们站在AI仙境的门槛上，瞥见正在形成的奇妙世界。一些工具的稳定性和成熟度可能存在小问题，但迅速增长的在线AI社区已准备好提供帮助。对于渴望亲身体验深度学习的黑客们，这个时代为实验语言模型提供了一次绝佳的机会。

用文艺复兴多才多艺的人莱昂纳多·达·芬奇的话来说：“我一直对做事的紧迫感感到印象深刻。仅仅知道是不够的，我们必须付诸实践。仅仅愿意也不够，我们必须去做。”要真正理解语言模型的能力和潜力，必须与之互动、参与并进行实验。随着我们在这条道路上迈出勇敢的步伐，我们携带着像史蒂夫·乔布斯、阿尔伯特·爱因斯坦和玛丽·居里这样的权威人物的思想、智慧和愿景，体现了发明、好奇心和问题解决的精神，这些精神引领着人类历史上无数的突破。

尽管如此，在真正的黑客精神中，我们坚持不懈地追求，受到保罗·格雷厄姆的话语驱使：“黑客和画家有许多共同之处。事实上，我所能想到的不同类型的人中，黑客和画家是最相似的。”无论是通过艺术还是代码，我们努力按照自己的愿景塑造世界，不仅看到现实中的可能性，更敢于想象未来可能的样子。这些杰出的人物是明显的证据，即在拥有正确工具和使用勇气的情况下，我们也可以改变世界。现在轮到我们抓住这个前所未有的时刻——实验、学习和发展。

参考资料：

《一位黑客的语言模型指南》是由Jeremy Howard提供的一次全面介绍语言模型的演讲。

《GPT-4和其他LLMs》是一篇解释类似GPT-4的语言模型如何工作以及如何在各种应用中使用它们的文章。还提供了如何使用OpenAI API和Transformers库免费实验像GPT-3.5这样的LLMs的信息。

《本地运行模型》是一个包含代码示例的GitHub存储库，可在本地使用PyTorch和Transformers运行语言模型。还提供了如何使用Axolotl和Accelerate等工具在自己的数据上微调模型的信息。