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大模型专题精选
CCF 知识库内容
01
如何抓住ChatGPT风口
—凌棕
CCF企智会寒山论坛第1期——ChatGPT与产业变革
从教育领域切入,探讨了如何抓住ChatGPT的风口。讲者特别指出,ChatGPT对传统的知识传递方式造成了颠覆性的影响,并鼓励大家用开放的心态和批判的思维来对待ChatGPT的出现,教育体系需要对培养方法、技巧、能力、观点做出相应的改革。同时,也提出了ChatGPT针对企业级应用创新而直面的挑战,未来需要强大的计算能力与海量的数据存储。这是技术发展的一小步,也是普及应用的一大步。
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ChatGPT最基本的道理就是,我们原来的人工智能、神经网络的学习方式、纯数学模型不能够解决这些具体的问题。你去搜索一套东西,他找出个东西,关键词都堆在那儿。但是它不能像人一样帮你总结归纳好,变成一个拟人化的问答形式。怎么样让机器谈话更像人,这就要加入一些微调和模型。实际上就是把人类的模型和经验加入到了这样一个系统当中。纯数学模型解决不了这些问题,这是ChatGPT的一个重大的特点。
这里边涉及到了一个理念,就是人类的智能和人工智能之间到底有什么区别?人工智能我们认为它就是把人类智能中可计算的部分,变成了计算机可以做的事。典型的适应领域就是规则要清晰稳定,所以下棋是最容易实现的一种形式......
自然语言处理
OPenAI
Chat GPT
02
ChatGPT的应用和挑战
—童先明
CCF企智会寒山论坛第1期——ChatGPT与产业变革
从ChatGPT的应用与挑战入手,通过对比不同场景下人类和算法的比较,强调了人工智能算法可用性和重要性。从ChatGPT在信息提取和内容生成的方面,以微软作为案例,介绍了神经网络算法模拟人脑特征进行运算的过程,以及ChatGPT在模拟人脑的过程中与传统搜索引擎的区别。最后分享了ChatGPT对本地化部署的需求和对算力的挑战。
精彩内容节选
算法在模拟人脑的信息处理方法并在超越。回顾一下人类的思维特点。人看过一些事情,或者读过的一本书,有时候会健忘,我们对细节的发现实际上是有限的,我们的计算能力和我们的复制能力也有限。
从深度学习算法角度来说,有一个非常有名的机制叫注意力分析。他就是在模拟对事情的注意,他还有一个删选机制,Dropout这个场景非常有效的,深度学习和一些传统的机器学习有很大的区别。传统的机器学习是你要去找特征。
比如说我这个算法里面可能要考虑天气的,考虑风力因素,可能考虑这个场地的因素。但是深度学习它是自动通过算法来帮你搞配置。这也导致了现在深度学习、ChatGPT已经达到1780亿的参数。这是一个非常大的一个机会......
API
本地化部署
Chat GPT
03
对话式大型语言模型
—邱锡鹏
CCF企智会寒山论坛第1期——ChatGPT与产业变革
以对话式大型语言模型为题,分析了ChatGPT的关键技术——情景学习,给对话式大型语言模型下了明确的定义,即具有思维链、情景学习等涌现能力,能执行人类指令,可以直接与人类对话,与人类价值观、思维方式对齐的自回归语言模型。讲者介绍了复旦大学开发的国内首个类ChatGPT模型MOSS,并分享了MOSS在国内通用人工智能领域最前沿的探索。
精彩内容节选
ChatGPT中三个非常重要的技术,一个就是情景学习,第二个是思维链,第三个就是指令学习。
思维链其实是谷歌的研究员发现的。他发现了在原来的语言模型,比如说经过代码预训练之后,这个模型具备一种初步推理的能力。我们可以看左边,传统的方式是给你个情景学习的例子,我们的语言不太能够知道,我应该按第一种方式推出,他也是模仿的推出,但是这个答案是错的。
但是如果我们把这个复杂问题,用这种思维链的方式来展开,就是一步步告诉他怎么做,我们可以看到右边这个,他就可以按照我们推导的这个例子,一步步向前走。
思维链是一个非常重要的技术,因为之前我们的模型是随着参数规模的扩大,它的能力会变得越大,但是边际效应也是会慢慢变弱。但是思维链的出现,它就让我们在同级别的模型对比下,通过思维链的方法解决问题,进一步强化能力......
语言模型
人工智能
开源模型
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