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🌊 大模型作为一种生成式人工智慧，厉害在哪儿？-> 通用能力

🌊 LLM 如何生成输出：简而言之就是文字接龙

🌊 GPT 之前 …：模型规模和数据规模概览

• 之前都是从网络上各类文字资料学习 …
• 之后开启下一个阶段：【督导式学习】由人类告诉 GPT 我们想要的答案是什么，这一阶段并不需要大量资料 (上万的资料就可以)

🌊 ChatGPT 有三个训练阶段：预训练、督导式学习、强化学习

• Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)：原理复杂概念简单；模型要有一定能力(偶有佳作)，进入 RLHF才有意义

🌊 ChatGPT 使用：人类向 chatgpt 靠近

• 讲清需求

• 提供足够的信息，也可以上传档案

• 提供范例: in-context learning (注意，是没有训练，没有改变参数的)

  

• 鼓励 chatgpt 想一想 (例如使用下面的魔法咒语表 🔮 Chain of Thought (CoT))

  

• 使用外挂 (例如 +搜索引擎, 具体怎么学习呢 -> 参考：https://youtu.be/ZlD220t Mpl?feature=shared)

  

• 拆解任务后执行 (可以让 chatgpt 自己拆解)

• 让它反思 (例如：告诉它请检查上述答案是否正确)

  

🌊 ChatGPT 跟真实环境互动 (例如可以操控机器臂)

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参考资料：面向每个人的生成式AI, 【李宏毅 LLM 大模型】