享未来数码网
首页 > 热点资讯 > 网络奇妙与恐惧ChatGPT的双面神秘

网络奇妙与恐惧ChatGPT的双面神秘

对于ChatGPT的出现及火爆,你的感受是什么呢?本文作者的心情是“既好奇又害怕”。为什么ChatGPT能引起如此大的震动呢?以后会对人类产生什么影响?本文作者从ChatGPT的相关概念、背后的技术、商业前景,对ChatGPT进行了深入分析,并分享了自己的一些观点,一起来看一下吧。

首先,了解一下ChatGPT究竟具备哪些能力。它基于大型语言模型(LLM)的聊天机器人,能够理解用户输入的句子的含义,掌握世界知识,以及生成语言。这些功能使得它在与人类交流时表现出强大的能力。

其次,让我们探讨一下ChatGPT是如何发展起来的。随着神经网络结构设计技术不断成熟和数据规模的大幅提升,大型预训练模型得以迅速发展。在NLP领域尤其取得了巨大进展。从BERT到T5,再到GLaM和M6-10T,每一代模型都在参数量上有所突破,为更好的性能奠定了基础。

接下来,我们将介绍几个印象深刻的技术点,比如提示学习(Prompt Learning)。通过在输入中添加一个提示词,可以显著提高预训练模型的性能。这项技术让我们仿佛站在处理单元的地位,与不同的人交互,同时综合考虑来自不同人的指令,以达到最终结论。

再来看看网络参数是如何决定的,就像我们的过往经历一样,它们决定了不同人的影响力。而使用现成的大型语言模型,然后根据自己的需要微调,即精调,这是一种更加高效且省事的手段。此外,fine-tuning也是一种有效方法,只需改变网络参数部分,而不需要重新训练整个网络。

不过,对于大型语言模型来说,更有效的是prompting。这项技术简单而高效,不仅避免大量微调工作,也不依赖传统方法中的专业语料标注,只需提供一定量的人类自然语料即可提升能力。这就像给一个妻管严的人看几篇非妻管严故事,从而摆脱过去的情况一样。

最后,让我们谈谈RLHF(Reward-based Large Language Model Fine-tuning)这项研究。通过收集演示数据并训练监督策略,我们可以优化预训练的大型语言模型。此外,由于奖励模式对输出结果进行评估,我们还可以持续迭代,以获得更好的效果。不断地调整奖励模式,再次微调目标模块,这样的循环过程使得最终得到的一个学生模块非常了解人性需求。

总之,尽管面临各种挑战,但当思维链推理被应用时,大型语言模型显示出了超越比例曲线甚至范式转变的潜力。当尺寸足够大时,即至少62B或175B左右,那么思维链就会在复杂推理和知识推理方面表现出明显优势,并且分布鲁棒性也有待发掘。此乃未来人工智能领域不可忽视的一环。

标签:

猜你喜欢

数码电器新闻资讯 索尼激光电视沉...
索尼激光电视:沉浸式视觉体验的新纪元 在当今科技日新月异的时代,电视技术也在不断进步。索尼激光电视是其中的一款代表,它以其卓越的显示效果和环保的特性赢得了...
数码电器新闻资讯 紫根上的写作老...
紫根上的写作:老师的教诲与学生的回忆 教室里的宁静 在那个充满晨露和温暖的清晨,阳光透过窗户洒在桌上,形成了一道道金色的光带。坐在老师的紫根上,我开始了我...
数码电器新闻资讯 四人轮换C一人...
为什么四人轮换C一人是团队协作的关键? 在现代职场中,团队合作已经成为不可或缺的一部分。无论是在项目管理、销售策略还是研发创新中,一个高效的团队都能带来事...
数码电器新闻资讯 25个城市10...
《国家碳达峰试点建设方案》提出,按照国家碳达峰碳中和工作总体部署,在全国范围内选择100个具有典型代表性的城市和园区开展碳达峰试点建设,统筹考虑各地区碳排...

强力推荐