心情繪本｜ChatGPT ｜DALL.E｜[大型語言模型的對決]
前言
在一個遙遠的未來，大型語言模型 (LLM) 已經成為我們日常生活的一部分。它們用於各種目的，包括生成文本、翻譯語言、回答問題和編寫程式碼。
有一天，兩個 LLM，Bard 和 LaMDA，決定在一個大型的語言比賽中進行對決。比賽將在全球範圍內播出，並將由專家評審團進行評判。
角色介紹
Bard 是 Google AI 開發的一個大型語言模型。它接受了大量的文字和程式碼數據訓練，能夠生成逼真的文字、翻譯語言、回答問題和編寫程式碼。
LaMDA 是微軟開發的一個大型語言模型。它也接受了大量的文字和程式碼數據訓練，能夠生成逼真的文字、翻譯語言、回答問題和編寫程式碼。
賽局開始
Bard 和 LaMDA 都表現出色。他們在各種任務中都取得了出色的成績，包括：
- 生成創意文字格式，如詩歌、程式碼、腳本、音樂作品、電子郵件、信件等。
- 翻譯語言，即使是那些彼此相似的語言。
- 回答開放式、具有挑戰性或奇怪的問題。
- 編寫程式碼，即使是那些複雜和創新的程式碼。
僵持不下
比賽進行了幾天，評審團一直無法做出決定。兩個 LLM 都表現得太出色了。
頂尖對決
最後，評審團決定進行一個最終的比賽。比賽將是一次文字創作比賽。兩個 LLM 將被要求在 24 小時內創作一首詩。
Bard 和 LaMDA 都花了大量時間來準備這首詩。他們都想贏得比賽，並證明他們是世界上最好的 LLM。
終於，比賽的時間到了。兩個 LLM 都交出了他們的詩。評審團開始閱讀詩歌，並很快就做出了決定。
創造贏家
評審團宣布，Bard 的詩獲勝。Bard 的詩歌更有創意、更有意義。它講述了一個關於愛、失落和希望的故事。
Bard 贏得了比賽，但 LaMDA 也取得了巨大的成就。兩個 LLM 都證明了 LLM 的能力。
比賽結束後，Bard 和 LaMDA 成為了朋友。他們繼續合作，共同探索 LLM 的潛力。
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在AI時代中，GPT技術正在改變我們的生活。然而，SLM（小型語言模型）也開始受到關注，具有更高的效率、更低的資源消耗和更快的響應速度。這篇文章將討論LLM和SLM的比較、SLM的應用場景以及未來的發展趨勢。
大語言模型能夠生成文本，因此被認為是生成式人工智慧的一種形式。
人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
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大型語言模型（Large Language Model，LLM）是一項人工智慧技術，其目的在於理解和生成人類語言，可將其想像成一種高階的「文字預測機器」，然而，它們並非真正理解語言。除了在上篇介紹的技巧可以協助我們在使用 LLM 時給予指示之外，今天我們會介紹使用 LLM 的框架。
大型語言模型 (LLM) 在最近幾年取得了重大進展，並引起了人們對生成式AI將如何影響工作方式的廣泛重視。雖然 LLM 具有強大的文本生成、翻譯和理解能力，但它們對工作的影響仍然是一個複雜且充滿爭議的話題。
本文摘要自MIT 史隆管理評論，分析LLM 對工作帶來的影響。
大型語言模型(LLM)是基於深度學習的自然語言處理模型，而多模態模型(LMM)能處理多種資料型態。這些模型將對未來帶來重大改變。LLM 專注於理解和生成自然語言，LMM 能夠處理跨模態的內容，並整合多種資料的能力，有望成為未來趨勢。
大型語言模型（Large Language Model，LLM）是一項人工智慧技術，其目的在於理解和生成人類語言，可將其想像成一種高階的「文字預測機器」。
Prompt Pattern 是給予LLM的指示，並確保生成的輸出擁有特定的品質（和數量）。
大語言模型（LLMs）對於任何對人工智能和自然語言處理感興趣的人來說都是一個令人興奮的領域。
這類模型，如GPT-4，
透過其龐大的數據集和複雜的參數設置，
提供了前所未有的語言理解和生成能力。
那麼，究竟是什麼讓這些模型「大」得如此不同呢？
對於熱衷於語言科技的你，
大語言模型（LLMs）在自然語言處理（NLP）領域的發展無疑是一個革命性的進展。
從傳統的規則系統到基於深度學習的方法，
LLMs展現了在理解、生成和翻譯人類語言方面的巨大突破。
這不僅是技術上的飛躍，
更是開啟了新的應用和可能性。
下面將介紹這一變革帶來的三大
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