李宏毅LLM——ChatGPT原理剖析

9月前作者：李日音分类：Toy博客阅读(32) 违法举报

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ChatGPT原理剖析

Chat-GPT引言

直观感受：结果有模有样、每次输出结果都不同、可以追问、幻想出的答案
误解：罐头回答、答案是网络搜索的结果
真正做的事：文字接龙，function，几率分布 -> 采样

不仅包含现在的输入还有过去的输入，大语言模型 = 文字接龙

训练：寻找函数的过程，使用了网络资料
测试：没有联网

关键技术——预训练

李宏毅LLM——ChatGPT原理剖析,chatgpt
一般的机器学习：
督导式学习

人类提供资料有限，GPT就无法回答
李宏毅LLM——ChatGPT原理剖析,chatgpt
使用网络上的文字来教GPT学习

GPT：2018年 117M模型，1G数据。单纯用网络资料学习
GPT-2：2019年，1542M模型，40G数据。开始像模像样地瞎掰，可以回答问题
GPT-3：2020年，175B模型，45T资料筛选出的570G数据（哈利波特全集的30w倍）。可以写程序了。
参数量越大，正确率越高，但似乎接近极限了

网络资料的缺陷：不受控

解决：督导式学习，微调

预训练的帮助：也许人类不需要教会GPT所有语言。只教会GPT某一个语言的某种任务，自动学会其他语言的相同任务

多种语言预训练，只在某种语言上微调

增强式学习只需要人判断答案好不好就行

研究问题

对NLP领域影响很大，也带来了新的研究方向。

如何精准提升需求？催眠（Prompting）。有没有更好的方式找到prompting
如何更正错误？把某一个答案弄对，弄错了更多答案

李宏毅LLM——ChatGPT原理剖析,chatgpt

侦测AI生成的物件
不小心泄露人类秘密
machine unlearning

李宏毅LLM——ChatGPT原理剖析,chatgpt

玩文字冒险游戏

提供足够的prompting，midjourney生成图片

李宏毅LLM——ChatGPT原理剖析,chatgpt 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-795299.html

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