本指南解释了用于构建 Claude 和 ChatGPT 等大型语言模型的五阶段流水线，重点在于理解过程而非复制前沿模型训练。它详细介绍了数据准备和分词、用于下一个词预测的预训练、用于指令遵循的监督微调、用于定义良好响应的偏好建模以及用于行为优化的对齐优化等阶段。文章强调，开发人员可以构建这些模型的一个小型版本来揭秘人工智能，这与 OpenAI 和 Anthropic 等主要实验室所需的大量计算资源形成了对比。 AI
影响 提供了对语言模型架构和训练的基础理解，使开发人员能够更好地利用和构建现有的人工智能技术。
排序理由 文章解释了构建语言模型的过程，而非新发布或重大的行业事件。
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