ChatGPT如何计算概率?
既然是数学模型,那应该如何计算呢? 最简单的方法,当然就是用统计学的方法去计算了,简单说来,就是靠输入的上下文进行统计,计算出后续词语的概率,比如「你吃了晚饭了吗」,「你吃了」后面按照概率,名词如「饭」或「晚饭」等概率更高,而不太可能是动词...
既然是数学模型,那应该如何计算呢? 最简单的方法,当然就是用统计学的方法去计算了,简单说来,就是靠输入的上下文进行统计,计算出后续词语的概率,比如「你吃了晚饭了吗」,「你吃了」后面按照概率,名词如「饭」或「晚饭」等概率更高,而不太可能是动词...
LLMs 全称是 Large Language Models,中文是大语言模型。 那么什么是语言模型? 语言模型简单说来,就是对人类的语言建立数学模型,注意,这里的关键是数学模型,语言模型是一个由数学公式构建的模型,并不是什么逻辑框架。这个...
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...
介绍 我们在技巧2 中,提到我们可以给模型一些示例,从而让模型返回更符合我们需求的答案。这个技巧其实使用了一个叫 Few-Shot 的方法。 这个方法最早是 Brown 等人在 2020 年发现的,论文里有一个这样的例子,非常有意思,通过...
介绍 Zero-Shot Prompting 是一种自然语言处理技术,可以让计算机模型根据提示或指令进行任务处理。各位常用的 ChatGPT 就用到这个技术。 传统的自然语言处理技术通常需要在大量标注数据上进行有监督的训练,以便模型可以对...
Basic Prompt Framework 查阅了非常多关于 ChatGPT prompt 的框架资料,我目前觉得写得最清晰的是 Elavis Saravia 总结的框架,他认为一个 prompt 里需包含以下几个元素: Instruc...
Inflection-1:Pi 背后的基础语言模型 Inflection发布了个人AI产品Pi,旨在为每个人打造个性化的AI。他们开发了自己的LLMs模型,Inflection-1,能够比GPT-3.5、LLaMA、Chinchilla和P...
MPT-30B:提高开源基础模型的标准 MosaicML发布了新的开源模型MPT-30B,比之前的MPT-7B更强大,性能超过了原始的GPT-3。同时,他们还发布了两个基于MPT-30B的模型:MPT-30B-Instruct和MPT-30...
Encord Active:用于计算机视觉的开源主动学习工具包 Encord Active是一个可定制的工具包,可用于数据、标签和模型。它可以帮助您找到模型中的故障模式,优先处理高价值数据进行标注,并进行智能数据筛选以提高模型性能。它可以快...