有人常说，美国人一直是创新的源泉，而中国人则善于将创新应用到实际中。这一次，我们来探讨一个热议话题：究竟是如何由美国人研发出来的，以及它所带来的影响。我们将通过打散文章结构，重新安排叙述顺序，以及添加一些新的观点，来呈现一个全新的视角，同时保持原文中事件细节的描写。引言：在人工智能领域，美国一直处于领先地位，这不仅体现在埃隆·马斯克的的“星舰”项目，还有旗下的这个革命性的产品。的背后，是昂贵的硬件

GPT-4在今年3月正式发布，相较于GPT-3.5，在各种实际应用场景中具有更强的逻辑推理和处理能力。对GPT-4进行了广泛测试，包括让AI参加高考和司法考试，结果发现其在各个方面都远超人类水平。想要使用GPT-4，最初只有两种方式：购买 Plus订阅或通过API调用。前者需要付费，后者需要加入候补清单并等待审核通过方可接入使用。在GPT-4开放初期，很多人迫切地想要体验这款被誉为最强大语言模型的

本篇主要从理论到实践介绍低成本训练一个媲美效果的模型。首先介绍了背景，实际工作中需要利用大语言模型进行语料标注和文本分类任务；然后介绍了的理论知识，包括模型简介、工作流程和当前存在的问题；接着重点介绍了从0到1搭建自己的模型，包括加载模型、模型权重获取、模型加载和推理、模型微调、模型评估以及更适配中文场景的-。对于希望搭建自己的大语言模型并应用到实际业务场景感兴趣的小伙伴可能有帮助。下面主要按照如

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