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GPT现状终于有人讲清楚了!OpenAI大牛最新演讲爆火,还得是马斯克钦点的天才
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2023-07-04 18:28:32
产品经理提升个人职业竞争力需要符合大环境的趋势和发展,选择正确的方向和领域,抓住机遇,避免无效或低效的努力。继Windows Copilot发布后,微软Build大会热度又被一场演讲引爆。本文通过分析这场演讲,对GPT的现状进行了总结,并探讨了如何训练和使用GPT助手。同时,还介绍了演讲者Andrej Karpathy的背景和个人观点。
Karpathy主要讲述了AI助手的四个训练阶段:预训练、监督微调、奖励建模和强化学习。每一个阶段都需要一个数据集。在预训练阶段,需要动用大量的计算资源,收集大量的数据集。在大量无监督的数据集上训练出一个基础模型。在微调阶段,使用较小的有监督数据集,通过监督学习对这个基础模型进行微调,就能创建一个能够回答问题的助手模型。在训练语言模型时,强化学习是另一个关键的过程。而在具有创造性的任务中,加入人类的反馈可以更有效地训练模型。经过人类反馈的强化学习后,就可以得到一个RLHF模型了。
Karpathy主要讨论了提示策略、微调、快速发展的工具生态系统以及未来的扩展等问题。提示可以弥补模型与人类的认知差异。对于推理问题,要想让自然语言处理中Transformer的表现更好,需要让它一步一步地处理信息,而不能直接抛给它一个非常复杂的问题。模型只能按照它的序列来回答问题,如果它生成的内容是错误的,你可以进行提示,让它重新生成。窗口上下文的内容就是transformers在运行时的记忆,如果你可以将与任务相关的信息加入到上下文中,那么它的表现就会非常好。约束提示和微调可以改进大语言模型。
Andrej Karpathy博士是OpenAI和特斯拉的前员工,现在又回到OpenAI。他在演讲中分享了对GPT的观点和个人经验。
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