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MLOps的主要目标是创建一个更有效、可重复和可靠的机器学习工作流程。现在，随着大语言模型的流行，LLMOps概念也随之提出。即如何高效地开发大模型应用，包括自动化管理升级如prompt、模型评估等。为此，吴恩达联合Google的研发人员推出了最新的大模型短课LLMOps，帮助大家学习大语言模型开发过程中的自动化测试、自动化Prompt管理等一系列实践，提高大模型应用开发的效率和质量。

当谈及人工智能的巨大进步，大模型的崛起无疑是其中的一个重要里程碑。这些大模型，如GPT-3，已经展现出令人惊叹的语言生成和理解能力，但是为了让它们在特定任务上发挥最佳性能，大模型微调（Fine-tuning）是一种非常优秀的方法。微调是一种将预训练的大型模型进一步优化，以适应特定任务或领域的过程。但微调并不是很简单，今天吴恩达联合Lamini推出了全新的大模型微调短课《Finetuning Large Language Models》。

刚刚，吴恩达宣布deeplearning.ai 与 Cohere 合作推出了一个新课程：“Large Language Models with Semantic Search”。这个课程主要教授大家如何使用LLMs进行语义搜索，还提供了大量实践经验，来克服搜索结果和准确性等挑战。

ChatGPT是属于生成式AI的一种应用。由于其强大的效果已经变成了当前最主流的一种AI方案。而构建生成式AI应用的一个重要方向是构建友好的web形态的demo让用户能快速体验。Gradio就是这样一种开源方案，也是当前最流行的一种快速构建AI Web应用的方案。昨天吴恩达的DeepLearningAI与HuggingFace共同推出了最新的一期短课程《Building Generative AI Applications with Gradio》，教大家如何使用Gradio快速构建生成式AI的应用。