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对于大模型是什么， Andrej 的解释非常有趣，本质就是两个文件： 一个是参数文件，一个是包含运行这些参数的代码文件。 前者是组成整个 神经网络 的权重，后者是用来运行这个神经网络的代码，可以是任何编程语言写的。 有了这俩文件，再来一台笔记本，我们就不需任何互联网连接和其他东西就可以与它（大模型）进行交流了，比如让它写首诗，它就开始为你生成文本。 1.2 有损压缩（loss compress） ： 那么参数从哪里来的？ 当然是通过模型训练。 本质上来说， 大模型训练就是对互联网数据进行有损压缩 ，需要一个巨大的 GPU集群 来完成。
2023年5月28日 · 知乎用户 . 心理咨询师资格证持证人. 题主提到的是微软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. 都是非常有价值的分享。 如何训练GPT？ 通常来说是四个阶段预训练（Pretraining），有监督的微调（Supervised Finetuning），奖励建模（Reward Modeling）和强化学习（Reinforcement Learning），这几个阶段通常是依次进行，每个阶段都有不同的数据集。 1. 预训练（Pretraining）：
2017年6月21日 · 11 个回答. 默认排序. 知乎用户. 1. Andrej的博客，twitter会经常发出一些有意思的言论和信息，例如关于imagenet中human vs. DL结果，pytorch, 甚至纸牌屋，每每一推都会有大量的RT和comments，不折不扣的AI实力派网红. 2. 多伦多大学, Stanford Univ. ，师从另一位AI大网红FeiFei Li，以及Google, DeepMind, OpenAI的学术和业界经历证明了自己在DL领域的实力. 3. CS231N中的精彩表现，就像另一位大网红Andrew Ng的ML课程一样，基本是ML/DL从业者必看的内容，因而也奠定了巨大的声望和人气. 4.
2024年2月24日 · 致力于分享最新的人工智能技术、应用和趋势. 5 人赞同了该回答. OpenAI联合创始人Andrej Karpathy再次离职. 在情人节这一天，OpenAI的联合创始人Andrej Karpathy宣布了他的再次离职。 Karpathy在社交平台X上分享了他离职的消息，强调他的离开并不是由于任何特定的事件、问题或争议，而是决定专注于个人项目。 他表示，在OpenAI的最后一年里，他经历了精彩的时刻，与团队和同事的合作充满了正面和激动人心的可能性，对未来充满了期待。 Karpathy的离职对外界来说颇为突然，尤其是考虑到这仅仅是他第二次加入OpenAI后的一年。 在这一年间，OpenAI的影响力不断扩大，对AI领域人才的吸引力日增。 尽管如此，对Karpathy而言，这似乎仍不足以使他留下。
2022年7月14日 · 人工智能. 自动驾驶. 新能源汽车. 特斯拉汽车 (Tesla Motors) 如何看待特斯拉自动驾驶负责人Andrej Karpathy离职？ 马斯克痛失AI大主管！ 特斯拉自动驾驶和人形机器人都靠他：师从李飞飞，此前休4个月长假，强调“会回来的” 安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy… 显示全部 . 关注者. 451. 被浏览. 312,295. 40 个回答. 默认排序. 张星宇. 汽车话题下的优秀答主. 80 人赞同了该回答. 即便是FSD，也依然有无穷无尽的Corner Case一时半会儿解不了. 即便特斯拉年销量近百万，自动驾驶累计里程超过50亿英里，平均400万+英里一次事故，真正的无人驾驶似乎还未入门.
Andrej发推，为最近大火的ChatGPT征求一个通俗易懂的名字，ChatGPT是科技领域的叫法，普通用户对它不容易理解。 推下面的评论区沸腾了，给了很多有趣的名字，列出top的名字： Question Engine creation engine 除此之外，还有五花八门的答案。 相比搜索引擎，如Google、百度、Bing，… 阅读全文 . 一个粉丝在推上喊话Andrej，跪求新课程。 Andrej回应，正在积极准备中，并且表示新课程会很精彩。 我也很期盼他的新课程。 Andrej上课时，语速极快，思路清晰，简单易懂。 期待期待。 在他的另外一个推里，说明了新课程的内容，如下图，就是为他开源的 nanoGPT 做讲解。 阅读全文 .
2021年3月25日 · 33. 被浏览. 27,353. 6 个回答. 默认排序. 知乎用户 . CFA ESG投资证书持证人. Lex Fridman算是科技普惠的践行者吧，俄罗斯人，2014年毕业于Drexel大学计算机博士学位，2014-2015曾任职于Google，专注于认证方式研究，2015到现在在麻省理工专注于人工智能领域，授课视频可以在MIT官网和油管上都看得到。 Lex Fridman也是个高产的学者了，看的懂的可以去Google Scholar看他的Publications：
