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Post by account_disabled on Feb 12, 2024 9:02:50 GMT
一例如,如果我们想让模型写一篇关于全球变暖的文章,我们可以给模型一个prompt,如“全球变暖是一个严重的问题,因为…”。模型会根据这个prompt生成一篇文章。 这种方法的优点是简单直观,但缺点是可能需要大量的尝试才能找到一个好的prompt。 第二种:Function calling(函数调用) Function calling是一种更深入的应用架构,它通过调用模型的内部函数,直接获取模型的某些特性。 例如,我们可以调用模型的词向量函数,获取单词的词向量。 这种方法的优点是可以直接获取模型的内部信息,但缺点是需要深入理解模型的内部结构。 第三种:RAG(Retrieval-Augmented Generation) RAG是一种结合检索和生成的应用架构。 在这种方法中,模型首先会检索相关的文本,然后用这些文本作为输入,让模型生成答案。 例如,如果我们想让模型回答一个关于全球变暖的问题,模型可以先检索到一些关于全球变暖的文章,然后根据这些文章生成答案。 这种方法的优点 新加坡电报号码 是可以利用大量的外部信息,提高模型的生成质量。但缺点是需要大量的计算资源,因为需要对大量的文本进行检索。 第四种:Fine-tuning(微调) Fine-tuning是一种在特定任务上进一步训练模型的应用架构(如计算钢材的消耗量等等)。 在这种方法中,模型首先会在大量的文本上进行预训练,学习语言的基本规律。然后,模型会在特定任务的数据上进行fine-tuning,学习任务的特定规律。 例如,我们可以在情感分析任务上fine-tuning模型,让模型更好地理解情感。 这种方法的优点是可以提高模型在特定任务上的表现,但缺点是需要大量的标注数据。 最后的话 总的来说,GPT大模型生成结果的原理,就是通过学习语言的规律,然后根据已有的语境,预测下一个单词,从而生成连贯的文本。这就像我们人类说话或写文章一样,根据已有的语境,预测下一个单词或短语。只不过,GPT模型的学习能力和生成能力,远超我们人类。 我们可以看到,AI在学习我们人类,它们不知疲倦,孜孜以求,我们人类也应该向它们学习,不带批判和有色眼镜的看待身边人的观点,用仅剩的群体智慧来继续引领我们走向下一个新世界。 后续还会对四种技术架构进行深入探讨,欢迎交流~ 希望带给你一点启发,加油。 作者:柳星聊产品,公众号:柳星聊产品 本文由 @柳星聊产品 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。 题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议 该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
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