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16。其他代码托管平台：除了GitHub，还有像GitLab等代码托管平台，也可能存在相关代码。不过相对来说，GitHub的用户基数和项目数量更为庞大，是首先被考虑的查找平台。（二）公司官方渠道金龙鱼公司官网：如果金龙鱼公司自己开发了与GPT相关的代码（这与公司目前的主营业务差异较大，但假设存在的情况下），可能会在公司官方网站上有相关的技术文档或者代码开源的说明。一般公司会在官网的技术板块或者开发者板块发布这类信息。公司官方的技术博客或论坛：有些公司会通过技术博客来分享自己的技术成果或者开发过程中的代码示例等内容。如果存在金龙鱼GPT代码，也可能会在这样的官方技术博客或者公司运营的论坛中提及。（三）联系开发者或相关技术人员通过专业社交平台：例如LinkedIn等专业社交平台上有很多技术人员。如果能确定可能参与开发金龙鱼GPT代码（假设存在）的开发者或者技术团队，可以尝试在LinkedIn上联系他们，询问代码的相关情况。参加相关技术会议或社区：在人工智能或者金龙鱼相关业务的技术会议、社区中，可能会遇到了解情况的人。这些会议和社区是技术交流的场所，有可能获取到关于代码的线索。三、关于代码存储位置的推测（假设存在的情况下）（一）本地开发环境如果是金龙鱼公司内部开发的代码，开发人员可能会先在自己的本地开发环境中编写和测试代码。这可能是开发人员个人的电脑或者公司内部的开发服务器。在本地开发环境中，代码可能会按照项目的结构存储在特定的文件夹中，例如按照功能模块划分文件夹，将不同部分的GPT相关代码分别存储在对应的文件夹下。（二）云存储服务如果代码需要团队协作开发或者进行版本控制，可能会使用云存储服务。像Amazon S3、Google Cloud Storage等云存储服务可以提供安全可靠的代码存储和管理功能。在云存储中，代码可能会以项目为单位进行存储，并且会有相应的权限管理，只有授权的人员才能访问和修改代码。（三）代码托管平台的存储如前面提到的GitHub等代码托管平台，当代码被托管到这些平台上时，平台会有自己的存储系统来保存代码。代码会按照项目仓库的形式存储，每个仓库包含了项目的所有代码文件、版本历史记录等信息。以上内容均由AI搜集总结并生成，仅供参考对上文进行改写分享给朋友更多搜索更多搜索换一换点击探索更多相关话题金龙鱼公司技术研究方向金龙鱼食品与AI结合探索金龙鱼GPT代码相关讨论开源代码库搜索金龙鱼金龙鱼公司最新技术动态金龙鱼GPT技术的潜在应用点击展开详细版脑图思维导图思维导图业绩报告分红情况股东信息财务指标公司主要产品公司主营业务股票代码金龙鱼最新动态金龙鱼财务指标金龙鱼公司简介金龙鱼股票代码金龙鱼GPT代码位置点击展开完整版金龙鱼在2024年4月30日发布了第一季度业绩报告金龙鱼在2023年进行了年度分红，每10股派息1.11元金龙鱼的最新股东户数为54.22亿，户均持股10.26万元金龙鱼的最新市值为1391.72亿，市净率为1.51，市盈率TTM为46.72金龙鱼的主要产品包括厨房食品、饲料原料、油脂科技产品金龙鱼的主营业务是厨房食品、饲料原料及油脂科技产品的研发、生产与销售金龙鱼的股票代码在A股市场是300999业绩报告分红情况股东信息财务指标公司主要产品公司主营业务股票代码金龙鱼最新动态金龙鱼财务指标金龙鱼公司简介金龙鱼股票代码金龙鱼GPT代码位置金龙鱼在2024年4月30日发布了第一季度业绩报告金龙鱼在2023年进行了年度分红，每10股派息1.11元金龙鱼的最新股东户数为54.22亿，户均持股10.26万元金龙鱼的最新市值为1391.72亿，市净率为1.51，市盈率TTM为46.72金龙鱼的主要产品包括厨房食品、饲料原料、油脂科技产品金龙鱼的主营业务是厨房食品、饲料原料及油脂科技产品的研发、生产与销售金龙鱼的股票代码在A股市场是300999业绩报告分红情况股东信息财务指标公司主要产品公司主营业务股票代码金龙鱼最新动态金龙鱼财务指标金龙鱼公司简介金龙鱼股票代码金龙鱼GPT代码位置参考资料（41）参考图片1金龙鱼(300999)_股票价格_行情_走势图—东方财富网提供金龙鱼(300999)股票的行情走势、五档盘口、逐笔交易等实时行情数据，及金龙鱼(300999)的新闻资讯、公司公告、研究报告、行业研报、F10资料、行业资讯、资金流分析、阶段涨幅、所属板块、财务指标、机构观点、行业排名、估值水平、股吧互动等与金龙quote.eastmoney.com2金龙鱼(300999)股票股价_股价行情_财报_数据报告 - 雪球简介：益海嘉里金龙鱼食品集团股份有限公司主营业务是厨房食品、饲料原料及油脂科技产品的研发、生产与销售。. 公司主要产品是厨房食品、饲料原料、油脂科技产品。. 2021年9月，公司荣获中国质量奖提名奖，也是该届中国质量奖入围名单中唯一一家粮油xueqiu.com3金龙鱼(300999)_股票价格_行情_走势图—东方财富网提供金龙鱼 (300999)股票的行情走势、五档盘口、逐笔交易等实时行情数据，及金龙鱼 (300999)的新闻资讯、公司公告、研究报告、行业研报、F10资料、行业资讯、资金流分析、阶段涨幅、所属板块、财务指标、机构观点、行业排名、估值水平、股吧互动等与金龙鱼quote.eastmoney.com4金龙鱼(300999)股票股价,行情,新闻,财报数据_新浪财经_新浪网新浪财经为您提供金龙鱼(300999)股票实时行情走势,实时资金流向,实时新闻资讯,研究报告,股吧互动,交易信息,个股点评,公告,财务指标分析等与金龙鱼(300999)股票相关的信息与服务. 新浪网新浪财经财经首页|新浪首页|新浪导航广告意见反馈财经首页股票基金港股美股期货外汇贵金属债券大盘个股新股数据直播博客股市汇自选股上证指数:2802.98 -0.29% 2527.82亿元深证成指:8268.05 +1.17% 3278.18亿元期指IF0:3267.00 +0.05%恒生指数:17651.49 -0.23%道琼斯:41004.84 -1.34%纳斯达克:17194.96 -2.93%斯托克50:4912.53 -1.22%英国富时100:8298.46 -0.78%日经指数:38686.31 -0.04%NYMEX原油:70.22 -4.53%COMEX黄金:2518.53 -0.36%COMEX白银:28.30 -2.89%LME铜:8981.85 +0.31%环球市场新浪财经 行情中心 金龙鱼 行情新浪股市雷达 点这里配置设置更多最近访问股自选股名称价格(元)涨跌幅以下为热门股票三峡能源4.24-0.93%京东方A3.891.57%TCL科技3.911.56%中远海控12.20-1.77%格力电器40.631.45%比亚迪247.082.48%ST美谷1.924.92%中国平安43.21-0.55%贵州茅台1410.001.08%上海贝岭19.45-0.41%立讯精密38.630.21%东方财富10.460.58%科蓝软件10.722.29%查看自选股请先登录名称价格(元)涨跌幅管理自选股^_^退出新浪财经主编团队7x24小时紧盯国内、国际时政财经重要消息,日均60~80条,为您实时推送,掌握全球消息快人一步!加入在APP中查看金龙鱼(300999.SZ)问股0.16+0.63%25.67涨停:30.61跌停:20.41停牌2024-09-03 16:34:30临时停牌今 开:25.55成交量:4.27万手振 幅:2.55%最 高:25.99成交额:1.10亿元换手率:0.79%最 低:25.34总市值:1391.72亿市净率:1.51昨 收:25.51流通值:139.30亿市盈率TTM:46.72总股本:54.22亿流通股:5.43亿发行股本:5.42亿注册资本:54.22亿同股同权:是其它行业+1.24%领涨股:天雁B股0.140+9.38%信息地雷:2024-05-08 金龙鱼:2023年年度分红,10派1.110000000(含税),税后10派1.110000红利发放日2024-05-08 金龙鱼:2023年年度分红,10派1.110000000(含税),税后10派1.110000除权日2024-05-07 金龙鱼:2023年年度分红,10派1.110000000(含税),税后10派1.110000登记日2024-04-30 金龙鱼:2024年一季度报告2024-04-30 金龙鱼:拟披露季报2024-04-26 金龙鱼:2023年度权益分派实施公告2024-08-14 金龙鱼:2024年半年度报告摘要2024-08-14 金龙鱼:拟披露中报深证反弹能否持续?继续关注科技线分时日K周K月KK线复权K线技术图5分K线15分K线30分K线1月K线3月K线90天K线半年K线1年K线2年K线3年K线周K线月K线日K线1月K线3月K线90天K线半年K线1年K线2年K线3年K线MACDTRIXDMIEXPMABRARCRVRPSYOBVASIEMVWVADRSIW%RKDJROCMIKEDMABOLLBIASCCI对比深指分时5日年线B/S点日K周K月K年K5分15分30分60分2024/09/03/二15:00价25.67均25.70量250幅0.63%▲▼成交VOL: 250.38MA10: 249.84▲▼量比LB: 0.00▲▼无量比MACDBOLLRSIBBIBOLL走势对比:大盘指数上证指数深证指数沪深300比较同时被关注:双汇发展23.83 2.45%加入走势对比芒果超媒18.71 1.08%加入走势对比康龙化成19.56 0.31%加入走势对比贝泰妮40.95 0.74%加入走势对比荣盛石化8.64 0.00%加入走势对比永兴材料32.23 1.70%加入走势对比汤臣倍健10.96 0.74%加入走势对比广联达9.83 4.24%加入走势对比华利集团66.85 1.77%加入走势对比MACD金叉买入信号全市场多头市场ETF股票名称涨跌幅今年涨幅亚星锚链+2.09%-31.71%湖南天雁+10.09%-33.87%中船应急+7.39%-12.66%查看全部412只金叉股五档盘口名师直播委比3.18%委差13卖⑤25.7465卖④25.73卖③25.7260卖②25.7148卖①25.7012成交25.67买①25.6717买②25.6686买③25.6553买④25.6441买⑤25.63外盘22386内盘20318出现关键大单,主力或在**快用level2查看详情 逐笔大单分价分时时间价(元)量(手)性质15:00:0025.67250中性盘14:57:0025.7136买入14:56:5725.71买入14:56:5125.71买入14:56:4525.6745卖出14:56:4225.71买入14:56:3925.71买入14:56:3625.71买入14:56:3325.71买入14:56:3025.71127买入14:56:2725.71338买入扫码订阅投资研报暴力拉升!外资+两大机构+顶级游资杀入!华为升腾/鲲鹏/海思+国产软硬一体化领军企业,它起飞?锂电池+固态电池+电池回收,1股或刚启动已更新1980讲09-03 13:31突然20cm狂飙!外资+炒股养家等三大顶级游资杀入!华为鸿蒙、升腾+储存芯片+机器人,它起飞?钠离子电池+锂电池+华为,1股或酝酿大行情已更新3043讲09-03 13:09太猛了!5天4板!机构1亿大调仓!外资+方新侠等杀入!超薄柔性玻璃(UTG)+华为+国资,它成妖?控股股东变更+特高压+国资,1股不容错过已更新1980讲09-03 12:48问股股市直播趋势领涨趋势领涨今天 11:55南都电源(sz300068)发布股票交易异常波动的公告,公司注意到近期“固态电池概念”及“《推动电动自行车以旧换新实施方案》推行”受市场关注较大,经核实,公司自2017年开展固态电池的研制工作,并于2020年承担浙江省固态电池重点研发计划,目前固态电池产品能量密度可达350Wh/kg,循环寿命2000次,已通过热箱、短路等安全项测试。但短期内不会大批量生产,对公司2024年度业绩不会产生较大影响。趋势领涨趋势领涨今天 09:26华为有关人士表示,引望公司短期是华为控股,但是,引望的投资合作是开放给所有车企的,华为和北汽蓝谷(sh600733)、江淮汽车(sh600418)等车企伙伴的相关合作目前正在洽谈中。长安汽车(sz000625)和赛力斯(sh601127)日前分别以115亿元购买由华为持有的引望公司10%股权。华为虽然没有上市,但可以影响上市公司几百家企业。数字江恩数字江恩今天 09:08看2905下跌内部结构,其实没有内部底背离。这是本人判断大盘只是震荡,个股才是震荡反弹的主要原因。今天尾盘大盘5分钟图的黄白线已经拉回零轴,明日早盘依然可能略微新低,但2800+-15区间只要没有加速下跌,个股的轮动性震荡反弹行情会继续,大盘也只是震荡而非真正主跌浪。数字江恩数字江恩今天 09:08大盘今天又新低了,虽然下午有一定的反弹,但依旧是收绿的。今天看一看30分钟总体结构即可,如图,2986/2947/2905三次下跌力度是递减的。可以从两个方向来看,第一,下跌的速度是递减的;第二,看30分钟图的macd是持续底背离的。所以今天的下跌不足以影响个股的震荡反弹行情。【更多独家重磅股市观点请点击】数字江恩数字江恩今天 09:08今天大盘和个股差异巨大,其实也和别的指数差异巨大,创业板指、深圳成指、中证500、中证2000指数上涨都是超过1%的,科创50也是接近1%涨幅。盘中,前抱团的银行、石油、煤炭、电力大跌,是今天沪市明显缩量的主要原因,而深市都是放量的,个股明显对昨日的下跌进行修复。数字江恩数字江恩今天 09:08大盘今日上午持续了昨天最后一小时的回踩结构,午后开始小幅抵抗,收跌8个点。个股方面,却是接近80%的个股收红上涨。数字江恩数字江恩今天 09:07A股两市今天成交3278 + 2528 = 5806亿人民币,相对昨日缩量了1200亿水平。仔细看今天的成交金额,其实深市相对昨日依旧是略微放量的,而沪市有巨大的缩量,造成今天A股成交总金额下跌1200亿。数字江恩数字江恩今天 09:07个股震荡反弹林什投资林什投资今天 08:41今天市场震荡分化,银行权重股杀跌调整后,华为概念、新能源等部分个股表现较好,但市场氛围依旧低迷,最终成交5828亿元,量能继续萎缩。市场终究还是回到五千多亿成交,市场不有效放量,对大盘指数也就不用有太高期待了,操作上还是重点以个股行情为主。华为概念股明显更受资金追捧,但板块内部个股分化明显,关注攻击形态较好的弹性品种品种机会。锂风光等新能源部分品种超跌低位修复,连续放量拉升的优质品种可以重点跟踪关注。宋谈股经宋谈股经今天 08:29港股升能集团盘中暴跌99%,最总成交额近4.94亿。消息面上,升能集团被香港证监会点名股权高度集中。A股一直以来都被说扶不起的阿斗!多数投资者在抱怨在亏钱,我们往好一点想把,做其他股市或其他投资的,有可能一天就没了!【更多独家重磅股市观点请点击】产品入口: 新浪财经APP-股票-投资研报产品入口: 新浪财经APP-股票-免费问股产品入口: 新浪财经APP-股票-免费问股广告资金流向更精准查看主力动向,立即了解主力罗盘指标说明散户卖出散户买入主力卖出主力买入主力、散户资金流向主力买入主力卖出散户买入散户卖出金额(万元)2181.761855.883463.823194.09比例19.83%16.87%31.48%29.03%散单小单大单特大单分类资金净流入额散单小单大单特大单净流入(万元)112.88156.84-68.22394.09占流通盘比例0.23%0.27%0.23%0.06%占换手率比例29.13%33.59%29.68%7.60%更多公司资讯(09-03)重庆港子公司拟1.81亿元收购苏商公司68%股权 避免同业竞争(09-03)金龙鱼筹码持续集中 最新股东户数下降0.41%(09-03)金龙鱼股东户数减少562户,户均持股10.26万元(09-03)金龙鱼:公司与珀莱雅目前暂无直接业务往来(09-03)金龙鱼:与珀莱雅暂无直接业务往来(09-03)金龙鱼:业绩说明会将提前发布通知公告(09-03)金龙鱼涨0.63%,成交额1.10亿元,后市是否有机会?(09-03)市值缩水超6000亿!净利润不足11亿!金龙鱼亟需“新故事”(09-03)金龙鱼9月2日获融资买入967.25万元,融资余额9.22亿元(09-03)金龙鱼:融资净买入30.68万元,融资余额9.22亿元(09-02)(09-03)业绩反转,劲增超170%!三大养殖龙头巨赚(09-02)金龙鱼:董秘回答投资者关于增加变相分红措施的建议更多研究报告公司研究金龙鱼(300999):量增价跌收入承压 ...金龙鱼(300999):销量表现稳健 价格...金龙鱼(300999):24H1主要产品销...金龙鱼(300999):大盘承压下销量逆势...金龙鱼(300999):厨房食品量利双增 ...行业研究AI行业跟踪36期:英伟达发布财报 星尘智...电力设备板块中报总结:出海方向高景气延续 ...检测领域之房屋检测:存量房安全保障先行者医药行业周报:中报业绩落地 期待下半年边际...光储板块24H1业绩总结:磨底分化并进、头...大V观点股市密码剖解来了股市密码剖解来了2024-09-04 02:03:01我发表了头条文章:《为啥每次那么准?8月30号上课出高点以后上证指数和黑色又新低了》为啥每次那么准?8月30号上课出高点以后上证指数和黑色又新低了股友7495665899股友74956658992024-09-04 01:51:55关于大蓝筹的估值参考标准,钻石粉和上月互动前二十的可以评论区留言领取。 V+的直接看就可以了。比特傻比特傻2024-09-04 00:15:15“你吃过最苦的东西是什么?” “她的喜糖”镇长有点帅镇长有点帅2024-09-04 00:04:07我怎么记得是飞入花丛都不见[允悲]镇长有点帅的微博视频股道热肠也股道热肠也2024-09-03 23:58:56$腾讯控股 hk00700$段永平:我问过巴菲特在投资中不可以做的事情是什么,他告诉我说:不做空,不借钱,最重要的是不要做不懂的东?。这些年,我在投资?亏掉的美?数以亿计,每?笔都是违背?巴教导的情况下亏的,?赚到的?钱也都是在??真正懂的地?赚的。$泸州老窖 sz000568$来自 时间的朋友023股盗船长股盗船长2024-09-03 23:48:20爬完楼梯,出去觅食[二哈] 等于没爬…韭菜猫咪韭菜猫咪2024-09-03 23:32:18明后天有如来神掌,谨慎。点到为止东莞哥东莞哥2024-09-03 23:27:00#台风摩羯将登陆华南沿海#没有感觉台风要来,热死,闷死。[挖鼻]韭菜猫咪韭菜猫咪2024-09-03 23:24:40分享图片刘煜辉lyhfhtx刘煜辉lyhfhtx2024-09-03 23:18:14分享图片专属私密券股市密码剖解来了股市密码剖解来了2024-09-04 02:03:01我发表了头条文章:《为啥每次那么准?8月30号上课出高点以后上证指数和黑色又新低了》为啥每次那么准?8月30号上课出高点以后上证指数和黑色又新低了股友7495665899股友74956658992024-09-04 01:51:55关于大蓝筹的估值参考标准,钻石粉和上月互动前二十的可以评论区留言领取。 V+的直接看就可以了。比特傻比特傻2024-09-04 00:15:15“你吃过最苦的东西是什么?” “她的喜糖”镇长有点帅镇长有点帅2024-09-04 00:04:07我怎么记得是飞入花丛都不见[允悲]镇长有点帅的微博视频股道热肠也股道热肠也2024-09-03 23:58:56$腾讯控股 hk00700$段永平:我问过巴菲特在投资中不可以做的事情是什么,他告诉我说:不做空,不借钱,最重要的是不要做不懂的东?。这些年,我在投资?亏掉的美?数以亿计,每?笔都是违背?巴教导的情况下亏的,?赚到的?钱也都是在??真正懂的地?赚的。$泸州老窖 sz000568$来自 时间的朋友023股盗船长股盗船长2024-09-03 23:48:20爬完楼梯,出去觅食[二哈] 等于没爬…韭菜猫咪韭菜猫咪2024-09-03 23:32:18明后天有如来神掌,谨慎。点到为止东莞哥东莞哥2024-09-03 23:27:00#台风摩羯将登陆华南沿海#没有感觉台风要来,热死,闷死。[挖鼻]韭菜猫咪韭菜猫咪2024-09-03 23:24:40分享图片刘煜辉lyhfhtx刘煜辉lyhfhtx2024-09-03 23:18:14分享图片专属私密券更多发表帖子金龙鱼股市汇标题点击回复最后回复天哪!三年时间七十多剩二十多了5409-02 11:08金龙鱼公司,过去6年2709-02 10:29还在挣扎6508-28 18:02我看空 金龙鱼(SZ300999)[我看18508-28 15:15【罕见7308-28 12:34解禁股从再延长1年至2025年8月的公布29708-27 22:38#草根苏空灵漫步盘中解盘# 金龙鱼曾被资28408-27 18:48【金龙鱼在河南成立油脂科技公司】 企查查32408-27 09:14油罐车调查结果出来了,幸好只是个例4812608-25 20:50金龙鱼盘中惨烈跳水跌破25元重大关口44208-23 09:29这就对了,这才是你该有的姿势,风里雨里46708-22 11:16金龙鱼下跌1.2%惨烈正式破发50008-21 08:22【金龙鱼:预计下半年小麦和麸皮价格再大幅40808-20 08:56不要再买金龙鱼的东西了56908-19 15:59【华鑫证券:金龙鱼产品销量仍稳步提升40408-19 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16:11:55出品:新浪财经上市公司研究院 作者:珊2024年上半年,豪悦护理提交了一份营收、净利润双降的成绩单,共实现营收13.1亿元,同比下降3.24%;共实现归母净利润1.9亿元,同比下降2.86%。通过分产品销售额来看,造成豪悦护理营收下降的主...国信证券“大鱼吃虾米”式重组效果几何?既不属于做大做强又很难做精做细|券商重组潮2024-08-28 17:19:15出品:新浪财经上市公司研究院 作者:IPO再融资组/郑权核心观点:业绩排名行业前十的国信证券收购排名百位的万和证券,不仅不会在规模上有质变,甚至在量方面改变都很小,既不能做大做强,又很难做精做细。尤其是收购55亿元左右净资产券商53%的股...华熙生物股价创历史新低、业绩双降、功效性护肤品销售额降3成 三大营运能力指标均下降2024-08-28 17:19:15出品:新浪财经上市公司研究院 作者:新消费主张/cici步入2024年后,华熙生物的日子似乎并不好过,一方面,公司业绩颓势难改,在增长角度看也讲不出新故事;另一方面,公司股价震荡向下,频频创下历史新低。8月23日晚,华熙生物发布2024年...关注公众号查看全文公司资本论扫一扫 关注我公司研究热点数据更多主营业务收入(亿元)相邻排名行业前十2024-06金龙鱼主营业务收入(亿元)行业排名为第1(24家)金龙鱼中粮糖业中粮科技京粮控股晨光生物道道全深粮控股冠农股份永顺泰2204406608801.1K财务比率更多净资产收益率相邻排名行业前十2024-06金龙鱼净资产收益率行业排名为第16(24家)深粮控股田野股份双塔食品道道全金龙鱼金健米业京粮控股中粮科技华资实业研究机构投资评级更多最近60天内有4个研究报告发布金龙鱼(sz300999)评级,综合评级如下:热点栏目交易提示操盘必读大市评论个股点评公司公告研究报告新股申购千股千评资金流向证券报行业对比涨幅名称价格(元)涨幅(%)赢合科技14.807.87迎驾贡酒50.814.55石英股份23.903.51创业慧康3.293.46先导智能14.173.06*ST威帝2.053.02顺丰控股37.212.65赛摩智能6.162.50金桥信息8.882.42天际股份5.982.40展开全部收起全部投资工具数据中心财务对比行情走势大单追踪成交明细分价统计持仓分析融资融券大宗交易内部交易千股千评公司资料公司简介公司高管所属行业所属板块公司章程证券资料相关资料相关证券所属指数所属系别发行分配分红送配新股发行限售解禁增发招股说明书上市公告股本股东股本结构主要股东流通股东基金持股公司公告最新公告年报半年报一季报三季报财务数据关键指标利润表资产负债表现金流量表业绩预告杜邦分析重大事项股东大会诉讼仲裁违规记录对外担保更多公司概况公司名称:益海嘉里金龙鱼食品集团股份有限公司主营业务:厨房食品、饲料原料及油脂科技产品的研发、生产与销售。电 话:021-31199999,021-31823188传 真:021-31822065成立日期:2005-06-17上市日期:2020-10-15法人代表:Kuok Khoon Hong(郭孔丰)总 经 理:穆彦魁注册资本:542159万元发行价格:25.700元最新总股本:542159.1536万股最新流通股:万股所属板块:深市A股沪深A股深证综指创业板深证成指创业板指深股通深股通沪深300农林牧渔农产品加工农林牧渔更多财务摘要2024-062024-032023-122023-092023-06每股收益0.2023元0.1627元0.5253元0.3927元0.1781元每股净资产17.0047元17.0364元16.8762元16.7399元16.4856元每股经营现金流净额0.3018元0.9065元2.7521元3.5991元1.9796元净资产收益率1.19%0.96%3.11%2.35%1.08%每股未分配利润8.6962元8.7677元8.6049元8.5433元8.3287元每股资本公积金6.7748元6.7644元6.7622元6.7780元6.7721元更多分红送配公告日期分配方案2024-04-2610派1.11元2023-06-1510派0.77元2022-07-2910派0.77元2021-04-2310派1.11元更多流通股东2024-062024-032023-12股东名称持股(%)增减香港中央结算有...5.930减持中央企业乡村产...2.853未变中国工商银行股...2.016减持刘大鹏1.338增持中国工商银行股...1.290增持中国建设银行股...0.862增持蔡玉栋0.689增持中国银行股份有...0.636减持中国工商银行股...0.611增持张斌0.598新进流通股东持股比例客户服务热线:4000520066 欢迎批评指正常见问题解答互联网违法和不良信息举报新浪财经意见反馈留言板新浪简介|About Sina|广告服务|联系我们|招聘信息|网站律师|SINA English|通行证注册|产品答疑版权所有新浪财经免费提供股票、基金、债券、外汇等行情数据以及其他资料均来自相关合作方,仅作为用户获取信息之目的,并不构成投资建议。 新浪财经以及其合作机构不为本页面提供信息的错误、残缺、延迟或因依靠此信息所采取的任何行动负责。市场有风险,投资需谨慎。用户名:密 码:记录登录状态一个月登录找回密码登录帮助还不是新浪会员?新用户注册您有4条未读消息马上查收关闭×发现新版本V7.24.01.基金重仓数据优化;2.环球大类资产对比功能优化;3.最近搜索历史支持定向删除;4.搜索优化,可搜内容更加丰富;扫码立即体验关闭主力买入finance.sina.com.cn5金龙鱼(300999)公司资料_新浪财经_新浪网 - sina公司简介— 金龙鱼 (300999) 2005年6月17日,益海投资有限公司成立,后更名为益海嘉里投资有限公司。. 2019年1月31日,公司名称由“益海嘉里投资有限公司vip.stock.finance.sina.com.cn2020年10月15日6金龙鱼 (300999)_个股概要_股票价格_行情走势图_富途牛牛用富途牛牛查看金龙鱼 (300999)的股票价格、新闻、历史走势图、分析师评级、财务信息和行情。使用富途牛牛免佣金股票交易App进行交易。 English 繁体中文 简体中文 English 繁体中文 简体中文 300999 金龙鱼 添加自选 27.71 +0.36+1.32% 已收盘 07/19 15:00 (北京) 1502.32亿总市值52.28市盈率TTM 27.76最高价26.91最低价6.64万手成交量27.20今开27.35昨收1.82亿成交额1.23%换手率52.78市盈率(静)54.22亿总股本42.3952周最高1.64市净率150.37亿流通值25.0052周最低32.82涨停价5.43亿流通股145.24历史最高21.88跌停价3.11%振幅25.00历史最低0.11股息TTM27.42平均价2.36万手内盘0.40%股息率TTM100股每手3.93万手外盘 分时 5日 日K 周K 月K 季K 年K 资金分布 单位: -- 资金流向 实时日周月 新闻 【行情表现】7月15日至7月19日本周创业板指上涨2.49%,食品饮料板块上涨0.15%。金龙鱼本周累计上涨5.36%,周总成交额10.25亿元,截至本周收盘,金龙鱼股价为27.71元。【同行业公司股价表现——食品饮料】代码名称最新价周涨跌幅10日涨跌幅月涨跌幅600887伊利股份26.40元3.53%3.73%2.17%603288海天味业36.27元4.71%7.59%5.22%600872中 金龙鱼获北向资金买入1192.41万元,累计持股3513.13万股 7月19日,巨灵财经数据显示,北向资金18日增持金龙鱼预估1192.41万元,累计持股3513.13万股,总计持有市值9.61亿元,占流通股比例6.47%。 金融界07/19 07:48 金龙鱼获北向资金买入1419.81万元,累计持股3469.56万股 7月18日,巨灵财经数据显示,北向资金17日增持金龙鱼预估1419.81万元,累计持股3469.56万股,总计持有市值9.51亿元,占流通股比例6.39%。 金融界07/18 07:32 分析 分析师评级 暂无数据 目标价预测 暂无数据 ? 2024 FUTU. 富途微信公众号www.futunn.com7【新股研究】金龙鱼—国内粮油龙头企业 - 知乎公司名称:益海嘉里
金龙鱼粮油食品股份有限公司股票代码:300999关键词:食用油、大米、面粉、农产品加工一、公司简介公司成立于2005年6月,位于上海市,2020年10月15日上市。公司是国内最大的农产品和食品加… 切换模式 写文章 【新股研究】金龙鱼—国内粮油龙头企业 星空玄月 静以修身 公司名称:益海嘉里金龙鱼粮油食品股份有限公司 股票代码:300999 关键词:食用油、大米、面粉、农产品加工 一、公司简介 公司成立于2005年6月,位于上海市,2020年10月15日上市。 公司是国内最大的农产品和食品加工企业之一,主营业务是厨房食品、饲料原料及油脂科技产品的研发、生产与销售。近年来,中国农产品和食品加工行业持续增长,为了巩固竞争优势,公司专注于厨房食品领域,致力于通过合理布局高标准的综合性生产基地,持续研发创新,以具有竞争力的生产、销售和物流成本,向客户提供更丰富、更多元、更优质的产品组合。 公司主要产品包括厨房食品、饲料原料及油脂科技产品。 1、厨房食品 公司厨房食品种类丰富,知名品牌众多,在以小包装零售产品满足家庭烹饪需求的同时,为餐饮业客户提供中包装产品,并为食品工业客户提供食品原辅料。 公司主要产品分类如下: (1)零售产品 公司的零售产品主要包括小包装食用油、大米、面粉、挂面、调味品等。 小包装食用油产品具体分类如下: 小包装大米产品具体分类如下: 小包装面粉产品具体分类如下: 小包装挂面产品具体分类如下: 小包装调味品产品如下: (2)餐饮产品 为满足中国餐饮业厨房烹饪的需求,公司开发了适合餐饮客户的食用油、大米、面粉、调味品、豆浆粉等产品。公司主要餐饮产品具体分类如下: (3)食品工业产品 公司向食品工业客户提供食品原辅料,主要包括起酥油、代可可脂、人造奶油等专用油脂,猪油、牛油等动物油脂,花生蛋白粉、谷朊粉等多种食品辅料,以及食用油脂、专用面粉、专用大米等,广泛用于西式快餐、工业烘焙、速冻食品、连锁饼店、冷饮和奶粉等众多领域。公司主要食品工业产品如下: 2、饲料原料及油脂科技产品 依托食品加工产业链,公司同时涉足饲料原料及油脂科技产业。公司饲料原料产品种类丰富,包括豆粕、菜粕、花生粕、大豆浓缩蛋白等蛋白类产品,棕榈粕、椰子粕、豆皮、米糠、麸皮等纤维类产品,脂肪粉、脂肪酸钙等能量类产品,满足各类养殖企业不同阶段的需求。 公司油脂科技产品主要以棕榈油、棕榈仁油、椰子油等油脂为原料进行生产加工,产品包括脂肪酸、皂粒、甘油等油脂基础化学品,造纸化学品、高分子材料、表面活性剂等油脂衍生化学品,维生素 E、植物甾醇等营养品,以及家居及个人护理产品等日化用品等。 报告期内,公司主营业务收入构成情况如下: 截至 2019年 12月 31日,公司在全国 24个省、自治区、直辖市拥有 65个已投产生产基地,并计划在齐齐哈尔、温州、太原、兰州、合肥、青岛等地新建多个生产基地。公司多个生产基地临近原材料产地、港口、铁路或终端市场,有利于降低生产成本,保证产品质量,同时节约了公司生产运营的运输成本。 二、财务摘要 公司营收规模较大,2017至2019年增速逐步下降,2020年上半年由于疫情影响,业绩增速较快。 毛利率和净利率相对比较稳定,负债率较高。现金流良好。 三、行业概况 公司以农产品和食品加工产业链为基础,主要加工环节包括农产品初加工、精深加工、油脂科技工艺等,主要产品包括厨房食品、饲料原料及油脂科技产品等,产业链下游为商业零售业、餐饮服务业、食品加工业、饲料业以及化工业。完整产业链如下图所示: 1、食用油行业 近年国内粮油消费量: 公司在中国小包装食用植物油行业占据领先的市场份额。根据尼尔森数据,按销售量统计,公司 2017年、2018年及 2019年的销售份额分别为 39.5%、39.8%及 38.4%,均领先于竞争对手。我国小包装食用植物油销售份额具体情况如下图所示: 2、大米行业 我国是世界人口第一大国,同时也是大米第一产量大国和第一消费大国,2019年,我国大米的产量和消费量分别达到 1.47亿吨和 1.43亿吨。2013年以前,我国大米的生产量和消费量持续增长,2008年至 2013年年均复合增长率分别达1.19%和 1.92%。随着我国传统农业结构的变化调整,畜牧业快速发展,奶业、水产业也都有了长足的发展,消费者对于大米等“主食”需求有下降,从 2013年开始,我国大米消费量略有下降。 我国是水稻种植大国,由于大米加工行业进入壁垒较低,我国大米加工企业数量较多。近几年,我国大米行业规模以上企业数量不断增长,根据国家统计局的统计,2017年全国大米行业规模以上企业约 3,400家,较 2012年增长约 700家。 根据尼尔森数据,按销售量统计,公司包装米现代渠道市场占有率第一。2017年、2018年及 2019年,公司包装米现代渠道销售份额分别为 16.4%、17.9%及18.4%,均领先于竞争对手。我国包装米现代渠道销售份额具体情况如下图所示: 3、面粉行业 面粉主要是指由小麦加工而成的产品。小麦在我国是仅次于水稻、玉米的主要粮食作物,历年种植面积约占粮食作物总面积的 20%。2008年至 2015年,我国小麦产量逐年增长,年均复合增长率为 2.32%;2015年后,我国小麦产量增长速度趋于平缓。 根据尼尔森数据,按销售量统计,公司包装面粉现代渠道市场占有率第一。2017年、2018年及 2019年,公司包装面粉现代渠道销售份额分别为 29.1%、26.5%及 26.7%,均领先于竞争对手。我国包装面粉现代渠道销售份额具体情况如下: 公司主要竞争对手情况如下: 星空玄月zhuanlan.zhihu.com2020年10月14日8金龙鱼(300999) - 公司简介 - 股票行情中心 - 搜狐证券金龙鱼(300999)的公司简介,提供金龙鱼(300999)公司基本信息,包括公司经营概况、上市发行情况、注册信息等 搜狐财经行情Logo最近浏览股行情图表推荐新闻资讯公司概况持仓明细财务数据(300999)公司简介公司简介证券代码:300999证券简称:金龙鱼公司名称:益海嘉里金龙鱼食品集团股份有限公司公司英文名称:Yihai Kerry Arawana Holdings Co., Ltd.交易所:深圳公司曾有名称:益海嘉里投资有限公司,益海嘉里金龙鱼粮油食品股份有限公司证券简称更名历史:--公司注册国家:中国省份:上海城市:上海市工商登记号:913100007178563164注册地址:上海市中国(上海)自由贸易试验区博成路1379号15层办公地址:上海市中国(上海)自由贸易试验区博成路1379号15层注册资本:542159万元邮政编码:200126联系电话:021-31199999公司传真:021-31822065法人代表:Kuok Khoon Hong总经理:穆彦魁成立日期:20050617职工总数:345102018年12月12日,益海嘉里有限召开董事会,同意以2018年11月30日为基准日整体变更设立股份有限公司,公司名称变更为“益海嘉里金龙鱼粮油食品股份有限公司”。2018年12月29日,益海嘉里有限召开董事会,审议通过了《关于益海嘉里投资有限公司审计情况的报告》《关于益海嘉里投资有限公司资产评估情况的报告》《关于将公司整体变更为股份有限公司的方案》以及《关于召开公司创立大会暨第一次股东大会的议案》,同意以2018年11月30日为基准日,以经安永会计师审计的账面净资产为基础,按10.8386:1的比例全额折为股份有限公司的股份总额,每股面值人民币1元,共计4,879,432,382股,未折股部分人民币48,006,838,382元全额计入股份有限公司的资本公积。根据安永会计师于2018年12月28日出具的安永华明(2018)专字第60657905_B02号《审计报告》,截至2018年11月30日,益海嘉里有限经审计的净资产为52,886,270,764元。根据沃克森评估于2018年12月29日出具的评估报告(沃克森评报字(2018)第1591号),经评估,截至评估基准日2018年11月30日,益海嘉里有限的净资产评估值为6,468,745.69万元。2019年1月18日,公司全体股东签署了《益海嘉里金龙鱼粮油食品股份有限公司发起人协议》。2019年1月18日,公司召开创立大会暨第一次股东大会,全体股东一致同意益海嘉里有限以经安永会计师审计的截至2018年11月30日的净资产5,288,627.0764万元为基础,按照10.8386:1的比例折合股本487,943.2382万股,其余计入资本公积。安永会计师对本次整体变更注册资本的实收情况进行了审验,并出具了《验资报告》(安永华明(2019)验字第60657905_B01号)。2019年1月28日,中国(上海)自由贸易试验区管理委员会核发《外商投资企业变更备案回执》(编号:LJZ201900137)。2019年1月31日,公司取得了上海市市场监督管理局颁发的统一社会信用代码为913100007178563164的《营业执照》。经营范围:(一)从事食用和工业用动植物油脂、油料、及其它们的副产品和深加工产品、饲料用油脂、饲料及添加剂、包装材料、日用化工合成洗涤剂和相关技术的进出口、批发、佣金代理(拍卖除外)、农产品的收购:大米、水稻、小麦、玉米、棉花的批发。(二)在国家允许外商投资的领域依法进行投资;(三)受公司所投资企业的书面委托(经董事会一致通过),向其所投资企业提供下列服务:1、协助或代理公司所投资企业从国内外采购该企业自用的机器设备、办公设备和生产所需的原材料、元器件、零部件和在国内外销售其所投资企业生产的产品,并提供售后服务;2、在外汇管理部门的同意和监督下,在其所投资企业之间平衡外汇;3、为公司所投资企业提供产品生产、销售和市场开发过程中的技术支持、员工培训、企业内部人事管理等服务;4、协助其所投资企业寻求贷款及提供担保;(四)在中国境内设立科研开发中心或部门,从事新产品及高新技术的研究开发,转让其研究开发成果,并提供相应的技术服务;(五)为其投资者提供咨询服务,为其关联公司提供与其投资有关的市场信息、投资政策等咨询服务;(六)承接其母公司和关联公司的服务外包业务;(七)计算机软硬件销售、计算机软件开发;商品信息咨询服务。自有房屋租赁业务。(上述商品中涉及配额许可证管理、专项规定管理的商品按照国家有关规定办理)。【依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动】公司网址:电子信箱:发行日期:2020-09-25发行价格:25.70元上市日期:2020-10-15主承销商:--上市推荐人:--审计机构:安永华明会计师事务所(特殊普通合伙)经办会计师:--法律顾问:北京市天元律师事务所资产评估机构:--经办评估人员:--资产评估确认机构:--设置首页-站点地图-搜狗输入法-支付中心-搜狐招聘-广告服务-客服中心-联系方式-保护隐私权-About SOHU-公司介绍 Copyright?2022 Sohu.com Inc. All Rights Reserved. 搜狐公司版权所有 搜狐不良信息举报电话:010-62728061 举报邮箱:jubao@contact.sohu.comq.stock.sohu.com2018年12月12日9金龙鱼（300999）股票股价_实时行情_概念_股票代码 - 南方 ...金龙鱼(300999)股票主页，主要提供金龙鱼(300999)股票行情、金龙鱼股价、金龙鱼概念、金龙鱼资金流向等内容。www.southmoney.com2024年6月6日10金龙鱼在深交所上市金龙鱼 IPO 是第一单境外世界 500 强企业分拆优质资产在 A 股市场上市的项目，也是“一带一路”沿线国家和地区侨资企业回归 A 股和跨国企业中国区业务整体上市的标志性项目。www.szse.cn2020年10月15日11Python WikiGPT代码，GPT代码实战，逐行讲解GPT代码 ...文章浏览阅读841次,点赞6次,收藏11次。Python WikiGPT代码,GPT代码实战,逐行讲解GPT代码,教你完整写完GPT代码,GPT代码模板,一文教你学会写GPT代码_gpt模型代码 Python WikiGPT代码,GPT代码实战,逐行讲解GPT代码,教你完整写完GPT代码,GPT代码模板,一文教你学会写GPT代码 医学小达人于 2024-03-01 11:47:35发布 阅读量841 收藏 11 点赞数 6 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 43 篇文章 7 订阅 25 篇文章 1 订阅 12 篇文章 0 订阅 1.GPT基本介绍 在GPT1诞生之前,NLP领域已存在多种任务,比如文本分类、语义相似度,以及问答等,这些任务的共同点在于它们都是有监督学习,且各自维护不同的量级较小的训练语料。OpenAI为了进一步提升这些任务的预测效果,提出先利用海量无标注语料进行无监督学习,之后在各种有监督NLP任务进行模型微调(finetune)的思想,从而弥补有监督学习任务训练语料不足的问题,OpenAI将该模型命名为Generative Pre-Training,即GPT初版(简称GPT1)。模型分为两个阶段: 阶段一:借助transformer具有生成能力的Decoder模块(Generative),输入海量无标注语料进行无监督预训练(Pre-Training) 阶段二:加载预训练好的模型,利用有监督学习任务对应语料库进行模型微调 模型结构如图1所示,阶段一Decoder模块由12层简化版DecoderLayer(核心组件只保留Masked Multi-Head Attention和前向网络)串联而成;阶段二加载预训练模型,进行有监督学习。后文会依据图1自底向上讲解GPT1模型的原理和代码实现。 2.代码实战 2.1 定义缩放点积注意力类 import numpy as np import torch import torch.nn as nn # 导入torch.nn库 d_k = 64 # K(=Q)维度 d_v = 64 # V维度 #定义缩放点积注意力类 class ScaledDotProductAttention(nn.Module): def __init__(self): super(ScaledDotProductAttention, self).__init__() def forward(self, Q, K, V, attn_mask): # Q K V [batch_size, n_heads, len_q/k/v, dim_q=k/v] (dim_q=dim_k) #计算注意力分数(原始权重)[batch_size,n_heads,len_q,len_k] scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / np.sqrt(d_k) #使用注意力掩码,将attn_mask中值为1的位置的权重替换为极小值 # attn_mask [batch_size,n_heads,len_q,len_k],形状和scores相同 scores.masked_fill_(attn_mask, -1e9) #对注意力分数进行softmax weights = nn.Softmax(dim=-1)(scores) #计算上下文向量(也就是注意力的输出),是上下文信息的紧凑表示 context = torch.matmul(weights, V) return context, weights #返回上下文向量和注意力分数 2.2 定义多头注意力类 # 定义多头注意力类 d_embedding = 512 # Embedding Size n_heads = 8 # number of heads in Multi-Head Attention batch_size = 3 #每一批数据量 class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.W_Q = nn.Linear(d_embedding, d_k * n_heads) # Q的线性变换层 self.W_K = nn.Linear(d_embedding, d_k * n_heads) # K的线性变换层 self.W_V = nn.Linear(d_embedding, d_v * n_heads) # V的线性变换层 self.linear = nn.Linear(n_heads * d_v, d_embedding) self.layer_norm = nn.LayerNorm(d_embedding) def forward(self, Q, K, V, attn_mask): # Q K V [batch_size,len_q/k/v,embedding_dim] residual, batch_size = Q, Q.size(0) #保留残差连接 #将输入进行线性变换和重塑,以便后续处理 # q_s k_s v_s: [batch_size,n_heads.,len_q/k/v,d_q=k/v] q_s = self.W_Q(Q).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1,2) k_s = self.W_K(K).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1,2) v_s = self.W_V(V).view(batch_size, -1, n_heads, d_v).transpose(1,2) #将注意力掩码复制到多头 [batch_size,n_heads,len_q,len_k] attn_mask = attn_mask.unsqueeze(1).repeat(1, n_heads, 1, 1) #使用缩放点积注意力计算上下文和注意力权重 context, weights = ScaledDotProductAttention()(q_s, k_s, v_s, attn_mask) #重塑上下文向量并进行线性变换,[batch_size,len_q,n_heads * dim_v] context = context.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, n_heads * d_v) output = self.linear(context) #与输入(Q)进行残差链接,并进行层归一化后输出[batch_size, len_q, embedding_dim] output = self.layer_norm(output + residual) return output, weights #返回层归一化的输出和注意力权重 2.3 定义逐位置前向传播网络类 # 定义逐位置前向传播网络类 class PoswiseFeedForwardNet(nn.Module): def __init__(self): super(PoswiseFeedForwardNet, self).__init__() #定义一维卷积层1,用于将输入映射到更高维度 self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=d_embedding, out_channels=2048, kernel_size=1) #定义一维卷积层2,用于将输入映射回原始维度 self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=2048, out_channels=d_embedding, kernel_size=1) #定义层归一化 self.layer_norm = nn.LayerNorm(d_embedding) def forward(self, inputs): # inputs: [batch_size, len_q, embedding_dim] residual = inputs #保留残差连接 #在卷积层1后使用ReLU激活函数 output = nn.ReLU()(self.conv1(inputs.transpose(1, 2))) #使用卷积层2进行降维 output = self.conv2(output).transpose(1, 2) #与输入进行残差链接,并进行层归一化,[batch_size, len_q, embedding_dim] output = self.layer_norm(output + residual) return output #返回层归一化后的输出加上残差连接的结果 2.4 定制位置编码函数 import numpy as np def get_sin_enc_table(n_position, embedding_dim): # 根据位置和维度信息,初始化正弦位置编码表 sinusoid_table = np.zeros((n_position, embedding_dim)) #遍历所有位置和维度,计算角度值 for pos_i in range(n_position): for hid_j in range(embedding_dim): angle = pos_i / np.power(10000, 2 * (hid_j // 2) / embedding_dim) sinusoid_table[pos_i, hid_j] = angle #计算正弦和余弦值 sinusoid_table[:, 0::2] = np.sin(sinusoid_table[:, 0::2]) # dim 2i偶数维 sinusoid_table[:, 1::2] = np.cos(sinusoid_table[:, 1::2]) # dim 2i+1奇数维 return torch.FloatTensor(sinusoid_table) 2.5 生成填充注意力掩码的函数 # 生成填充注意力掩码的函数,用于在多头自注意力计算中忽略填充部分 def get_attn_pad_mask(seq_q, seq_k): batch_size, len_q = seq_q.size() batch_size, len_k = seq_k.size() #生成布尔类型张量[batch_size,1,len_k(=len_q)] pad_attn_mask = seq_k.data.eq(0).unsqueeze(1) # PAD Token的编码值为0 #变形为何注意力分数相同形状的张量 [batch_size,len_q,len_k] pad_attn_mask = pad_attn_mask.expand(batch_size, len_q, 00) return pad_attn_mask #形状[batch_size,len_q,len_k] 2.6 生成后续注意力掩码的函数 # 生成后续注意力掩码的函数,用于在多头自注意力计算中忽略未来信息 def get_attn_subsequent_mask(seq): #获取输入序列的形状 [batch_size, seq_len(len_q), seq_len(len_k)] attn_shape = [seq.size(0), seq.siblog.csdn.net2024年3月1日121分钟了解 GPT-1到GPT-3 演化过程 - 代码十二少爷 | 博客园在研发ChatMoney这款产品的时候,我开始深入研究GPT的诞生,逐记录下来分享给大家。 前言 Generative Pre-trained Transformer(GPT)系列是由OpenAI开发的预训练语言模型,它们在多种NLP任务中取得了令人瞩目的成绩,包括文章生成、代码生成、机器翻译和问答 搜索搜索搜索所有博客搜索当前博客在研发ChatMoney这款产品的时候,我开始深入研究GPT的诞生,逐记录下来分享给大家。前言Generative Pre-trained Transformer(GPT)系列是由OpenAI开发的预训练语言模型,它们在多种NLP任务中取得了令人瞩目的成绩,包括文章生成、代码生成、机器翻译和问答等。GPT系列模型的核心思想是通过无监督学习在大规模语料库上进行预训练,再通过少量数据进行微调以适应特定任务。随着模型容量的增加和训练数据的扩大,GPT系列模型的能力也在不断提升。模型发布时间参数量预训练数据量GPT2018 年 6 月1.17 亿约 5GBGPT2019 年 2 月15 亿40GBGPT2020 年 5 月1,750 亿45TBGPT-1:无监督学习与通用预训练在GPT-1问世之前,传统的自然语言处理(NLP)模型主要依赖于有监督学习,这种方法要求大量带有明确标签的数据进行任务特定的模型训练。然而,有监督学习存在两大局限性:数据标注的挑战:高质量的标注数据往往难以获取,特别是在一些复杂场景中,如图像标注或情感分析,数据的标签可能模糊或不清晰。模型泛化能力的局限:通过某一特定任务训练的模型往往难以直接应用于其他任务,这使得模型更像是“领域专家”而非真正理解NLP的“通才”。GPT-1打破了这一局限,它采用了一种全新的思路:先通过无标签数据学习一个通用的语言模型,再根据具体任务进行微调。GPT-1能够处理的有监督任务包括:自然语言推理:判断两个句子之间是否存在蕴含、矛盾或中立关系。问答与常识推理:类似于多选题,给定文章、问题和多个候选答案,模型需要预测每个答案的概率。语义相似度判断:确定两个句子在语义上是否相关。文本分类:识别输入文本的类别归属。这种将无监督学习作为有监督模型预训练目标的方法,被称为通用预训练(Generative Pre-training,GPT)。GPT-1的训练过程GPT-1的训练分为两个阶段:无监督的预训练和有监督的微调。1.1.1 无监督预训练GPT-1的无监督预训练基于语言模型进行。给定一个无标签的文本序列,模型的优化目标是最大化序列中每个词的条件概率乘积,即最大化似然值。这一过程中,GPT-1使用了滑动窗口机制,并在每个窗口内计算条件概率。这些参数通过随机梯度下降(SGD)等优化算法进行更新。GPT-1的模型结构基于Transformer架构,特别是其中的解码器部分。它采用了12个Transformer块堆叠而成,每个块都包含多头自注意力机制和全连接层,用于生成输出概率分布。通过这种方式,GPT-1能够在无标签数据上学习语言的通用表示,为后续的有监督任务微调提供强有力的基础1.2 GPT-1的数据集GPT-1的训练主要基于BooksCorpus数据集,这是一个包含大量未发布书籍的集合。选择这个数据集的原因主要有两点:首先,书籍中的文本通常具有较长的上下文依赖关系,这有助于模型学习长期的依赖模式;其次,由于这些书籍未公开发布,因此在其他NLP数据集中出现的可能性较低,这进一步验证了GPT-1模型的泛化能力。1.3 网络结构的细节GPT-1采用了基于Transformer的架构,具体包含12层的Transformer解码器。以下是一些关键的网络结构细节:掩码自注意力机制:GPT-1使用了掩码自注意力头,确保模型在预测某个词时不会看到该词之后的任何信息,这有助于模型学习语言的自然顺序。字节对编码(BPE):GPT-1使用BPE进行文本编码,共有固定的字节对数量,这种编码方式能有效处理罕见的和未见过的词汇。词编码长度:词编码的长度设定为固定的长度,以适应不同长度的词汇。位置编码:GPT-1也学习位置编码,以捕捉序列中词的位置信息。Transformer层数与头数:GPT-1包含12层的Transformer,每个Transformer块有多个自注意力头,头数设定为固定值。正则化机制:GPT-1使用了包括Attention、残差连接、Dropout等多种机制进行正则化,以防止过拟合。激活函数:GPT-1的激活函数为GELU(Gaussian Error Linear Unit),这是一种平滑的ReLU变种,有助于模型更好地学习非线性关系。训练参数:GPT-1的训练参数包括batch size、学习率、序列长度、训练轮数(epoch)等,这些参数的选择对模型的性能有重要影响。GPT-1的模型参数数量达到了数十亿级别。1.3.1 无监督训练在无监督训练阶段,GPT-1主要关注于最大化给定文本序列的似然值。这通过调整模型的参数,使模型能够预测序列中每个词的出现概率来实现。1.3.2 有监督微调在有监督微调阶段,GPT-1使用无监督训练得到的模型作为起点,针对特定NLP任务进行微调。这通常涉及调整模型的顶层结构,以适应不同任务的输出要求。通过微调,GPT-1能够在保持模型泛化能力的同时,提高在特定任务上的性能。1.4 GPT-1的性能GPT-1在多个NLP任务上展示了强大的性能。在有监督学习的12个基准任务中,GPT-1在9个任务上的表现超过了当时的最佳模型。在零次学习(zero-shot)任务中,GPT-1也显示出较好的稳定性,并且随着训练次数的增加,性能逐渐提升。这表明GPT-1具有较强的泛化能力,可以应用于与训练任务不直接相关的其他NLP任务中。然而,值得注意的是,GPT-1在未经微调的任务上虽然也有一定的效果,但其性能通常低于经过微调的有监督任务。这说明GPT-1虽然在语言建模方面取得了显著进展,但仍需要在特定任务上进行微调才能充分发挥其潜力。因此,GPT-1可以被视为一个强大的“领域专家”,但还不是一个通用的语言学家。GPT-2:多任务学习与更大的模型GPT-2旨在通过扩展模型容量和采用更大的数据集来训练一个泛化能力更强的词向量模型。与GPT-1相比,GPT-2在模型结构上并未进行大的创新,但它在网络参数和数据集规模上有了显著的增加。下面我们将对GPT-2进行详细的介绍。2.1 GPT-2的核心思想GPT-2的核心思想是使用无监督的预训练模型来执行有监督的任务。基于文本数据的时序性,GPT-2将语言建模任务转化为根据已知上文预测未知下文的条件概率问题。具体来说,一个输出序列可以表示为一系列条件概率的乘积,这实际上是一个序列生成任务。GPT-2进一步扩展了这一思想,认为当模型的容量足够大且数据量足够丰富时,仅通过训练语言模型就可以覆盖大部分有监督学习任务。这是因为有监督学习任务可以看作是无监督语言模型的一个子集。例如,在训练了包含“Micheal Jordan is the best basketball player in the history”的语料后,模型不仅学会了语言模型,还隐含地学会了回答类似“who is the best basketball player in the history?”的问题。2.2 GPT-2的数据集GPT-2采用了名为WebText的数据集,该数据集来源于Reddit上的高赞文章。WebText共包含约800万篇文章,总数据量约为40GB。为了避免与测试集冲突,WebText移除了与Wikipedia相关的文章。2.3 模型参数GPT-2在多个方面对模型参数进行了调整和优化:字典大小:使用字节对编码(BPE)构建字典,字典的大小设定为特定值,以适应不同长度的词汇。滑动窗口大小:根据模型需要设定滑动窗口的大小,用于捕获文本中的上下文信息。Batch Size:为了加速训练和提高模型性能,GPT-2增大了batch size的大小。Layer Normalization:在Transformer块的输入部分添加了Layer Normalization,并在每个self-attention之后也添加了一个Layer Normalization,以增强模型的稳定性。残差层缩放:GPT-2对残差层的初始化值进行了缩放,缩放因子与残差层的个数相关,以改善深层模型的训练效果。GPT-2训练了四组不同层数和词向量长度的模型,这些模型在多个NLP任务上均取得了显著的性能提升。实验结果表明,随着模型规模的增大,GPT-2的泛化能力和性能也在不断提升。参数量层数词向量长度117M(GPT-1)12768345M241024762M3612801542M481600GPT-3:海量参数与In-context LearningGPT-3是目前最强大的语言模型之一,它凭借其巨大的参数量、庞大的训练数据集以及创新的训练方式,在各种NLP任务上均展现出了出色的性能。无需大量有标签的训练数据,GPT-3仅需零次或少数几次学习即可在下游任务中取得优异的表现。3.1 In-context LearningGPT-3的出色性能在很大程度上归功于其采用的In-context Learning方法。为了理解In-context Learning,我们先来探讨一下元学习(Meta-learning)的概念。元学习的核心思想是通过学习如何学习,来找到一种有效的学习策略或初始化参数,使得模型能够在新的、未见过的任务上快速适应并取得良好的性能。In-context Learning是元学习思想的一种具体实现,它允许模型在给定一些示例的情况下,直接通过这些示例来学习并完成任务,而无需显式地更新模型参数。在GPT-3中,这种学习方式被应用于各种NLP任务中。具体来说,当给定一个新的任务时,我们可以向GPT-3提供少量的示例输入和对应的输出(即“上下文”),然后让GPT-3根据这些示例来推断并生成针对新输入的输出。通过这种方式,GPT-3能够在不依赖大量有标签训练数据的情况下,快速适应并完成各种NLP任务。GPT-3的In-context Learning能力得益于其巨大的参数量和训练数据集。通过在大规模无监督文本数据上进行预训练,GPT-3已经学习到了丰富的语言知识和模式。这使得它能够在给定少量示例的情况下,快速理解并应用这些知识来完成新任务。同时,GPT-3的巨大参数量也使其具备了强大的表征能力,能够捕捉并表达复杂的语言现象和语义关系。除了In-context Learning外,GPT-3还采用了多种先进的技术和策略来提高其性能和泛化能力。例如,GPT-3采用了Transformer架构的变体,并引入了稀疏自注意力机制来降低计算复杂度。此外,GPT-3还使用了混合精度训练、数据并行等技术来加速训练过程并减少资源消耗。这些技术和策略共同使得GPT-3成为了一个强大而高效的语言模型。总结GPT系列模型的发展历程展示了预训练语言模型的强大潜力和广阔前景。随着模型容量的不断增加和训练数据的不断扩大,我们可以期待未来会有更加强大和智能的NLP模型出现。应用场景在公司的项目中我也应用了这项技术,具体可以参考ChatMoney这款产品;ChatMoney专注于AI应用落地与变现,提供全套、持续更新的AI源码系统与可执行的变现方案,致力于帮助更多人利用AI来变现,欢迎进入ChatMoney.cn获取更多AI变现方案!?上一篇:编程记录:TypeScript中never类型的技巧 ?下一篇:AI助手:Agent工作流程与应用场景详解posted @2024-06-06 16:07代码十二少爷阅读(80) 评论()编辑收藏举报登录后才能查看或发表评论,立即登录或者逛逛博客园首页编辑推荐: ·[架构师视角系列]风控场景下配置中心的设计实战 ·旧物利用 - 将机顶盒改造为一台 Linux 开发机! ·这是DDD建模最难的部分(其实很简单) 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Skip to main contentResearchProductsSafetyCompanyGPT-4 | OpenAIGPT-4 is OpenAI’s most advanced system, producing safer and more useful responsesTry on ChatGPT Plus(opens in a new window)View GPT-4 researchGPT-4 Media Video Introducing GPT-4 Poster Image00:00GPT-4 can solve difficult problems with greater accuracy, thanks to its broader general knowledge and problem solving abilities.TabsCreativityVisual inputLonger contextGPT-4 is more creative and collaborative than ever before. It can generate, edit, and iterate with users on creative and technical writing tasks, such as composing songs, writing screenplays, or learning a user’s writing style.InputExplain the plot of Cinderella in a sentence where each word has to begin with the next letter in the alphabet from A to Z, without repeating any letters.OutputA beautiful Cinderella, dwelling eagerly, finally gains happiness; inspiring jealous kin, love magically nurtures opulent prince; quietly rescues, slipper triumphs, uniting very wondrously, xenial youth zealously.GPT-4 can accept images as inputs and generate ca
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