这就是为什么我们应该学习一点关于大脑的知识，这样我们才能更有效地使用注意力机制（Tansformer）、大型语言模型（large language models）和ChatGPT。基础大型语言模型 将像ChatGPT这样的大型语言模型想象成不同的汽车引擎。一旦你知道如何驾驶，在汽车之间切换就变得轻而易举，即使它们的引擎盖下有不同的发动机。ChatGPT...
8.2 What learning algorithm is in-context learning 论文标题:What learning algorithm is in-context learning? Investigations with linear models 论文链接:arxiv.org/pdf/2211.1566摘要:神经序列模型,特别是转化器,表现出显著的语境中学习的能力。它们可以从输入的标记例子序列(x,f(x))中构建新的预测器,而无需...
这就是为什么我们应该学习一点关于大脑的知识,这样我们才能更有效地使用注意力机制(Tansformer)、大型语言模型(large language models)和ChatGPT。 基础大型语言模型 将像ChatGPT这样的大型语言模型想象成不同的汽车引擎。一旦你知道如何驾驶,在汽车之间切换就变得轻而易举,即使它们的引擎盖下有不同的发动机。ChatGPT、G...
比如“What learning algorithm is in-context learning? Investigations with linear models”认为Transformer能够隐式地从示例中学习 x 到 y 的映射过程,它的激活函数中包含了一些简单映射函数,而LLM通过示例能够激发对应的那一个。而“Why Can GPT Learn...
ChatGPT镜像站 https://github.com/xianyu110/carrot MetaGPT 🌟多代理框架:给定一行需求,返回 PRD、设计、任务、存储库 https://github.com/geekan/MetaGPT FastGPT 一个快速使用chatGPT的平台。支持自定义 prompt 管理。支持构建专属知识库 FastGPT 在线体验网站: https://fastgpt.run?inviterId=6459e154205...
近期,ChatGPT等生成式人工智能工具在全球范围内引起了广泛关注。这些工具的背后,离不开一项重要技术——RLhf(强化学习Human-in-the-Loop Factorization)。本文将详细介绍rlhf技术的原理和应用,以及其在ChatGPT等生成式人工智能工具中的应用。 一、RLHF技术的原理 RLHF技术是一种结合了强化学习(Reinforcement Learning)...
本质上讲,ChatGPT无论在架构还是在方法上都与以前的模型没有本质区别,然而仅仅就是把数据量和模型参数量提升上去,这些大模型就一下子拥有了很神奇的能力。比如,ChatGPT能通过和用户对话而自动学习知识,还能够在一定的引导下完成较为复杂的推理能力。关...
ChatGPT是触发这次范型转换的关键节点,但是在InstructGPT出现之前,其实LLM处于这次范式转换前的一个过渡期。 过渡期:以GPT 3.0为代表的“自回归语言模型+Prompting”模式占据统治地位 前面说过,在预训练模型发展的早期,技术框架收敛到了Bert模式和GPT模式这两种不同的技术范型,而且人们普遍更看好Bert模式一些,相当多数的...
所以ChatGPT就相当于你写代码或各类问题的私人顾问,而这个私人顾问能瞬间、精准理解你的意图,不会让你像用以前那种聊天机器人经常觉得智障甚至对牛弹琴,加之其背后依托的是人类级百科全书式的资料库,所以有人惊呼:ChatGPT会不会替代Google这类搜索引擎。 虽然大部分技术者对待ChatGPT还是比较冷静的,毕竟它给的答案不...
机器学习在近十年的高速发展尤其要归功于基于“人工神经网络”的“深度学习”(deep learning)。所谓“深度”,就是在输入层和输出层之间设置了隐藏的中间层。如论者所言:“隐藏层是人工神经网络能力的关键,但也带来了一个问题。很难弄清楚人工神经网络是如何找到解决方案的。”[6]这也就是在有关ChatGPT和GPT-4...