ChatGPT大语言模型有什么缺点?
缺点一:结果高度依赖训练语料 正如我前面提到的,当今的语言模型,即使发展了四个版本,但依然没有脱离「概率计算」,本质上来说它们的核心原理就是「利用已有的信息来预测其他信息」。 那这就意味着,大语言模型其实并没有意识,也不知道对错,其生成的...
缺点一:结果高度依赖训练语料 正如我前面提到的,当今的语言模型,即使发展了四个版本,但依然没有脱离「概率计算」,本质上来说它们的核心原理就是「利用已有的信息来预测其他信息」。 那这就意味着,大语言模型其实并没有意识,也不知道对错,其生成的...
基于上述的第三点缺点,研究人员就找到了一个叫 Chain of Thought 的技巧。 这个技巧使用起来非常简单,只需要在问题的结尾里放一句 Let‘s think step by step (让我们一步步地思考),模型输出的答案会更加准...
可以用“”“将指令和文本分开。根据我的测试,如果你的文本有多段,增加”“”会提升 AI 反馈的准确性(这个技巧来自于 OpenAI 的 API 最佳实践文档) 信息 感谢 CraneHuang6 的提醒,这里还能用 ### 符号区隔,不过我...
关键一:数据 训练数据主要是所谓的语料库。今天的很多语言模型的语料库主要有以下几种: Books:BookCorpus 是之前小语言模型如 GPT-2 常用的数据集,包括超过 11000 本电子书。主要包括小说和传记,最近更新时间是 20...
在示例里加入特定符号,让模型知道如何处理特殊情况 这个解释起来有点复杂,以下是 OpenAI 的官方 prompt,在一些奇怪的问题上比如 What is Devz9 的回答,你可以用 ? 代替答案,让模型知道当遇到超出回答范围时,需要如...
在示例里加入特定符号,让模型知道如何处理特殊情况 这个解释起来有点复杂,以下是 OpenAI 的官方 prompt,在一些奇怪的问题上比如 What is Devz9 的回答,你可以用 ? 代替答案,让模型知道当遇到超出回答范围时,需要如...
基于上述的第三点缺点,研究人员就找到了一个叫 Chain of Thought 的技巧。 这个技巧使用起来非常简单,只需要在问题的结尾里放一句 Let‘s think step by step (让我们一步步地思考),模型输出的答案会更加准...
基于上述的第三点缺点,研究人员就找到了一个叫 Chain of Thought 的技巧。 这个技巧使用起来非常简单,只需要在问题的结尾里放一句 Let‘s think step by step (让我们一步步地思考),模型输出的答案会更加准...
基于上述的第三点缺点,研究人员就找到了一个叫 Chain of Thought 的技巧。 这个技巧使用起来非常简单,只需要在问题的结尾里放一句 Let‘s think step by step (让我们一步步地思考),模型输出的答案会更加准...
基于上述的第三点缺点,研究人员就找到了一个叫 Chain of Thought 的技巧。 这个技巧使用起来非常简单,只需要在问题的结尾里放一句 Let‘s think step by step (让我们一步步地思考),模型输出的答案会更加准...