做爰全过程免费网站的视频教程,深圳网站建设的公司招聘,做网站做系统,电商首页设计图ChatGPT原理剖析 语言模型 文字接龙 ChatGPT在测试阶段是不联网的。
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又叫自监督式学习#xff08;Self-supervised Learning#xff09;#xff0c;得到的模型叫做基石模型#xff08;Founda…ChatGPT原理剖析 语言模型 文字接龙 ChatGPT在测试阶段是不联网的。
ChatGPT背后的关键技术预训练Pre-train
又叫自监督式学习Self-supervised Learning得到的模型叫做基石模型Foundation Model。在自监督学习中用一些方式“无痛”生成成对的学习资料。 GPT1 - GPT2 - GPT3 参数量增加通过大量网络资料学习这一过程称为预训练GPT - ChatGPT (增加人类老师提供的资料学习)GPT到ChatGPT增加的继续学习的过程就叫做 微调 finetune。
预训练多有帮助呢
在多种语言上做预训练后只要教某一个语言的某一个任务自动学会其他语言的同样任务。 当在104种语言上预训练在英语数据上微调后在中文数据上测试的结果78.8的F1值和在中文数据上微调并在中文数据上测试的结果78.1的F1值相当。
ChatGPT带来的研究问题
1.如何精准提出需求2.如何更正错误【Neural Editing】3.侦测AI生成的物件 怎么用模型侦测一段文字是不是AI生成的 4.不小心泄露秘密?【Machine Unlearning】
对于大型语言模型的两种不同期待 Finetune vs. Prompt 成为专才对预训练模型做改造加外挂和微调参数。 成为通才机器要学会读题目描述或者题目范例 题目叙述–Instruction Learning范例–In-context Learning In-context Learning 给机器的范例的domain是很重要的范例的数量并不需要很多并不是通过范例进行学习范例的作用只是唤醒模型的记忆也就是说语言模型本来就会做情感分析只是需要被指出需要做情感任务。Instruction-tuning
