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一文讀懂大語言模型
大語言模型，如一言、GPT-4，是能夠從大量文本中學習知識、根據(jù)人類預期調(diào)整以及生成相應回復的復雜系統(tǒng)。它們由模仿人類大腦運作機制的神經(jīng)網(wǎng)絡支撐。與模型交互涉及核心概念：Prompt、Token、Embedding及溫度參數(shù)。
與模型交互的關鍵在于清晰明確地提供Prompt，這相當于向一個知識豐富的“人”提問或要求解答。首要的是，確保任務描述清晰明確，讓模型能夠準確理解并提供高質(zhì)量的回答。若遇到任務處理不當，可以給予模型指導，類似指導新入職同事。通過詳細介紹任務步驟、提供歷史項目作參考，使模型更準確地回應提問或高質(zhì)量完成任務。
提升模型任務范圍的關鍵在于如何有效利用提示詞。參考“react框架”等框架，結合AI-Agent、插件或API，大模型可以直接與工具交互并實時產(chǎn)出有效結果。盡管在設計交互方案時需要確保容錯機制，以應對模型可能的變化，但這種方法與人類處理任務的方式高度一致，具有高度可行性。
大語言模型會犯錯，尤其是在處理復雜任務時可能需要更多思考時間。錯誤可能源于未能準確理解用戶需求，或模型對熟悉表達方式隨時間迭代而發(fā)生變化。因此，在設計與模型交互功能時，應確保容錯機制，以保障功能正常運作。
在模型的結構和運作方式中，理解神經(jīng)元、神經(jīng)網(wǎng)絡、Transformer架構與自注意力機制是關鍵。神經(jīng)元模型通過接收輸入、處理信息并產(chǎn)生結果，構建了神經(jīng)網(wǎng)絡，實現(xiàn)了“信號輸入-處理-輸出”的流程。Transformer引入了非線性激活函數(shù)，通過隱藏層學習復雜模式和關系，提升了模型的非線性表達能力和處理復雜數(shù)據(jù)的能力。
知識積累與訓練優(yōu)化是模型性能提升的關鍵。大語言模型通過自監(jiān)督學習在預訓練階段積累知識，通過分析大量未標記文本數(shù)據(jù)并預測遮蔽的單詞，自主把握語言規(guī)律。特定領域的學習和監(jiān)督微調(diào)則通過在特定任務上使用標注數(shù)據(jù)進一步優(yōu)化模型性能，使其能夠生成更準確、高質(zhì)量的輸出。
展望未來，AI革命的核心作用體現(xiàn)在對人類生產(chǎn)力的輔助、替代與豐富。AI的優(yōu)化目標是提升能力以承擔更多責任，如推動多模態(tài)能力以更好地與人類能力對齊，以及通過插件、AI代理或機器人等方式拓展能力范圍。然而，AI的普及可能導致職業(yè)崗位流失和社會結構變革，因此，AI的發(fā)展應追求“豐富”發(fā)展路徑，為更廣泛的個人、家庭或組織帶來實質(zhì)性好處。
在評估任務難度時，模型與人類的認知存在差異。模型的難度取決于數(shù)據(jù)的清晰度、輸入的一致性及任務的標準化程度。在醫(yī)療、法務等專業(yè)領域，模型可能表現(xiàn)出較高完成度，但在大量即時學習和調(diào)整任務中，模型可能難以應對。評估任務難度時，應考慮模型的局限性和任務特點，以確保評估的準確性。
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