深圳教育 网站建设,欧洲卡一卡2卡3卡4卡,软件开发语言都有哪些,呼和浩特可以做网站的公司#x1f935;♂️ 个人主页#xff1a;艾派森的个人主页 ✍#x1f3fb;作者简介#xff1a;Python学习者 #x1f40b; 希望大家多多支持#xff0c;我们一起进步#xff01;#x1f604; 如果文章对你有帮助的话#xff0c; 欢迎评论 #x1f4ac;点赞#x1f4… ♂️ 个人主页艾派森的个人主页 ✍作者简介Python学习者 希望大家多多支持我们一起进步 如果文章对你有帮助的话 欢迎评论 点赞 收藏 加关注 目录
前言
一、Tansformer架构模型
二、ChatGPT原理
三、提示学习与大模型能力的涌现
3.1 提示学习
3.2 上下文学习
3.3 思维链
四、行业参考建议
4.1 拥抱变化
4.2 定位清晰
4.3 合规可控
4.4 经验沉淀
五、文末推荐与福利 前言 在2022年11月30日ChatGPT模型问世后立即在全球范围内掀起了轩然大波。AI领域的专业人士和普通人都在讨论ChatGPT引人注目的交互体验和惊人的生成内容重新认识到人工智能的巨大潜力和价值。对于AI从业者而言ChatGPT模型开拓了新的思路不再把大型模型看作仅仅是玩弄性能的工具而是更加关注高质量数据的重要性坚信“多少数据就有多少智能”。 ChatGPT模型的出色表现使得许多人在许多任务上转向研究大型模型即使是零样本或少样本数据也能达到最先进的效果。 不仅Google提出了与ChatGPT类似的Bard模型国内也涌现出了许多中文大型模型例如百度的“文心一言”、阿里的“通义千问”、商汤的“日日新”、知乎的“知海图AI”、清华智谱的“ChatGLM”、复旦的“MOSS”、Meta的“Llama1Llama2”等等。 Alpaca模型的问世证明尽管它的参数规模达不到ChatGPT的水平但它显著降低了大型模型的计算成本使得普通用户和一般企业也能够利用大型模型。此前一直强调的数据问题现在可以通过GPT-3.5或GPT-4接口来获取数据而且数据质量相当高。如果只需要基本的模型效果那么是否再次对数据进行精细标注已经不那么重要了当然要获得更好的效果仍然需要更精确的数据。
一、Tansformer架构模型 预训练语言模型的本质是通过从海量数据中学到语言的通用表达使得在下游子任务中可以获得更优异的结果。随着模型参数不断增加很多预训练语言模型又被称为大型语言模型Large Language ModelLLM。不同人对于“大”的定义不同很难说多少参数量的模型是大型语言模型通常并不强行区分预训练语言模型和大型语言模型之间的差别。 预训练语言模型根据底层模型网络结构一般分为仅Encoder架构模型、仅Decoder架构模型和Encoder-Decoder架构模型。其中仅Encoder架构模型包括但不限于BERT、RoBerta、Ernie、SpanBert、AlBert等仅Decoder架构模型包括但不限于GPT、CPM、PaLM、OPT、Bloom、Llama等Encoder-Decoder架构模型包括但不限于Mass、Bart、T5等。 二、ChatGPT原理 ChatGPT训练的整体流程主要分为3个阶段预训练与提示学习阶段结果评价与奖励建模阶段以及强化学习自我进化阶段3个阶段分工明确实现了模型从模仿期、管教期、自主期的阶段转变。 在模型的第一阶段也就是模仿期主要注重于学习各种指令性任务。在这个阶段模型并没有自我判断或意识而更多地是在模仿人类行为的过程中学习。它通过不断地学习人类标注的结果使自己的行为具有一定程度的智能。然而仅仅进行模仿往往会导致机器学习变得呆板和机械。 在第二阶段也就是管教期优化的重点发生了转变。这个阶段的关注点不再是教导机器如何回答问题而是教导机器如何判断回答的质量。在第一阶段我们希望机器可以使用输入X来模仿学习输出Y并努力使Y与原始标注的Y相一致。但在第二阶段我们希望多个模型在对输入X产生多个可能的答案Y1、Y2、Y3、Y4等时能够自行评估这些答案的优劣情况。 一旦模型具备了一定的判断能力我们认为它已经完成了第二阶段的学习可以进入第三阶段也就是自主期。在自主期模型需要通过互相交流的方式来自我进化。这意味着它不仅会生成多个可能的输出结果还会评估这些结果的质量并基于不同输出的效果来调整模型参数从而实现自我强化学习的过程。 综上所述可以将ChatGPT的这三个阶段类比为人类成长的三个阶段模仿期的目标是获得基本知识管教期的目标是培养判断能力自主期的目标是不断完善自己逐渐掌握万事万物。
三、提示学习与大模型能力的涌现 ChatGPT模型发布后因其流畅的对话表达、极强的上下文存储、丰富的知识创作及其全面解决问题的能力而风靡全球刷新了大众对人工智能的认知。提示学习Prompt Learning、上下文学习In-Context Learning、思维链Chain of ThoughtCoT等概念也随之进入大众视野。市面上甚至出现了提示工程师这个职业专门为指定任务编写提示模板。 提示学习被广大学者认为是自然语言处理在特征工程、深度学习、预训练微调之后的第四范式。随着语言模型的参数不断增加模型也涌现了上下文学习、思维链等能力在不训练语言模型参数的前提下仅通过几个演示示例就可以在很多自然语言处理任务上取得较好的成绩。
3.1 提示学习 提示学习是在原始输入文本上附加额外的提示Prompt信息作为新的输入将下游的预测任务转化为语言模型任务并将语言模型的预测结果转化为原本下游任务的预测结果。 以情感分析任务为例原始任务是根据给定输入文本“我爱中国”判断该段文本的情感极性。提示学习则是在原始输入文本“我爱中国”上增加额外的提示模板例如“这句话的情感为{mask}。”得到新的输入文本“我爱中国。这句话的情感为{mask}。”然后利用语言模型的掩码语言模型任务针对{mask}标记进行预测再将其预测出的Token映射到情感极性标签上最终实现情感极性预测。
3.2 上下文学习 上下文学习可以看作提示学习的一种特殊情况即演示示例看作提示学习中人工编写提示模板离散型提示模板的一部分并且不进行模型参数的更新。 上下文学习的核心思想是通过类比来学习。对于一个情感分类任务来说首先从已存在的情感分析样本库中抽取出部分演示示例包含一些正向或负向的情感文本及对应标签然后将其演示示例与待分析的情感文本进行拼接送入到大型语言模型中最终通过对演示示例的学习类比得出文本的情感极性。 这种学习方法也更加贴近人类学习后进行决策过程通过观察别人对某些事件的处理方法当自己遇到相同或类似事件时可以轻松地并很好地解决。
3.3 思维链 大型语言模型横行的时代它彻底改变了自然语言处理的模式。随着模型参数的增加例如情感分析、主题分类等系统-1任务人类可以快速直观地完成的任务即使是在少样本和零样本条件下均可以获得较好的效果。但对于系统-2任务人类需要缓慢而深思熟虑的思考才能完成的任务例如逻辑推理、数学推理和常识推理等任务即使模型参数增加到数千亿时效果也并不理想也就是简单地增加模型参数量并不能带来实质性的性能提升。 Google于2022年提出了思维链Chain of thoughtCoT的概念来提高大型语言模型执行各种推理任务的能力。思维链本质上是一种离散式提示模板主旨是通过提示模板使得大型语言模型可以模仿人类思考的过程给出逐步的推理依据来推导出最终的答案而每一步的推理依据组成的句子集合就是思维链的内容。 思维链其实是帮助大型语言模型将一个多步问题分解为多个可以被单独解答的中间步骤而不是在一次向前传递中解决整个多跳问题。 四、行业参考建议
4.1 拥抱变化 与其他领域不同AIGC领域是当前变化最迅速的领域之一。以2023年3月13日至2023年3月19日这一周为例我们经历了清华发布ChatGLM 6B开源模型、openAI将GPT4接口发布、百度文心一言举办发布会、微软推出Office同ChatGPT相结合的全新产品Copilot等一系列重大事件。 这些事件都会影响行业研究方向并引发更多思考例如下一步技术路线是基于开源模型还是从头预训练新模型参数量应该设计多少Copilot已经做好办公插件AIGC的应用开发者如何应对 即便如此仍建议从业者拥抱变化快速调整策略借助前沿资源以加速实现自身任务。
4.2 定位清晰 一定要明确自身细分赛道的目标例如是做应用层还是底座优化层是做C端市场还是B端市场是做行业垂类应用还是通用工具软件。千万不要好高骛远把握住风口“切准蛋糕”。定位清晰并不是指不撞南墙不回更多的是明白自身目的及意义所在。
4.3 合规可控 AIGC最大的问题在于输出的不可控性如果无法解决这个问题它的发展将面临很大的瓶颈无法在B端和C端市场广泛使用。在产品设计过程中需要关注如何融合规则引擎、强化奖惩机制以及适当的人工介入。从业者应重点关注AIGC生成内容所涉及的版权、道德和法律风险。
4.4 经验沉淀 经验沉淀的目的是为了建立自身的壁垒。不要将所有的希望寄托于单个模型上例如我们曾经将产品设计成纯文本格式以便同ChatGPT无缝结合但最新的GPT4已经支持多模态输入。我们不应气馁而是要快速拥抱变化并利用之前积累的经验数据维度、Prompt维度、交互设计维度快速完成产品升级以更好地应对全新的场景和交互形态。 虽然AIGC的浪潮下存在不少泡沫但只要我们怀揣着拥抱变化的决心始终明确我们要到达的远方认真面对周围的风险危机不断在实战中锻炼自身的能力相信终有一天会到达我们心中所向往的目的地。
五、文末推荐与福利 《ChatGPT原理与实战大型语言模型的算法技术和私有化》免费包邮送出3本 内容简介 这是一本系统梳理并深入解析ChatGPT核心技术、算法实现、工作原理、训练方法的著作也是一本能指导你搭建专属ChatGPT和实现大模型迁移及私有化的著作。本书得到了MOSS系统负责人邱锡鹏等多位专家的高度评价和鼎力推荐。 具体地通过本书你能了解或掌握以下知识 ChatGPT的工作流程和技术栈ChatGPT的工作原理和算法实现基于Transformer架构的一系列预训练语言模型的原理强化学习的基础知识提示学习与大模型涌现出的上下文学习、思维链大模型的训练方法及常见的分布式训练框架 抽奖方式评论区随机抽取3位小伙伴免费送出参与方式关注博主、点赞、收藏、评论区评论“人生苦短拒绝内卷”切记要点赞收藏否则抽奖无效每个人最多评论三次活动截止时间2023-09-13 20:00:00 购买链接http://product.dangdang.com/29615266.html 名单公布时间2023-09-13 21:00:00
