如何有效地使用大語言模型
更新於 2024/12/07閱讀時間約 2 分鐘
隨著大語言模型的發展熱潮，如何有效地使用大語言模型成為大眾關心的話題。要學會使用大語言模型不能不了解提示工程 (Prompt Engineering)，提示工程也稱為上下文內提示，指的是如何與大型語言模型（Large Language Model, LLM）溝通以引導其行為達到預期結果的方法，而無需更新模型權重。這是一門經驗科學，提示工程方法的效果在不同模型間可能有很大差異，因此需要大量實驗和啟發式方法。
本文僅關注自回歸語言模型的提示工程，不涉及圖像生成模型或多模態模型。本文核心目標是關於相容性和模型可操控性。
基本提示
零樣本和少樣本學習是兩種最基本的模型提示方法，由許多大型語言模型（LLM）論文開創，並常用於評估LLM性能。零樣本學習是簡單地將任務文本輸入模型並要求結果。
指令提示
在提示中呈現少量樣本的目的是向模型解釋使用者的意圖；換句話說，使用者以示範的形式向模型描述任務指令。然而，少樣本在標記使用方面可能成本高昂，並且由於上下文長度有限而限制了輸入長度。指令型語言模型（例如InstructGPT、自然指令）通過高品質的（任務指令、輸入、真實輸出）資料組對預訓練模型進行微調，使語言模型更好地理解用戶意圖並遵循指令。RLHF（基於人類反饋的強化學習）是一種常用的方法。指令遵循風格的微調改善了模型與人類意圖的對齊，並大大降低了溝通成本。在與指令模型互動時，我們應該詳細描述任務要求，努力做到具體和精確，避免說「不要做某事」，而是具體指明要做什麼。
Reference
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
本文探討了複利效應的重要性，並藉由巴菲特的投資理念，說明如何選擇穩定產生正報酬的資產及長期持有的核心理念。透過定期定額的投資方式，不僅能減少情緒影響，還能持續參與全球股市的發展。此外，文中介紹了使用國泰 Cube App 的便利性及低手續費，幫助投資者簡化投資流程，達成長期穩定增長的財務目標。
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
回顧 AI說書 - 從0開始 - 129 中說，Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
在某些情況下，別人提供的 Pretrained Transformer Model 效果不盡人意，可能會想要自己做 Pretrained Model，但是這會耗費大量運
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
今天聊聊由 Vadim Borisov[1]於2023年發表的文章，
《Language Models are Realistic Tabular Data Generators》[2]。
這篇文章的看點，是提出了GReaT 框架，實現使用「大語言模型 Large Language Mo
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們已經在AI說書 - 從0開始 - 17中，介紹了大型語言模型 (LLM)世界裡面常用到的Token，現在我們來談談OpenAI的GPT模型如何利用Inference
大語言模型通常會生產自己的「嵌入 Embedding」作為部分的輸入層，
並且在大語言模型的訓練途中不斷優化嵌入的方式，
以對特定的任務特定的數據優化。
而大語言模型使用的「嵌入維度 Embedding Dimension」通常是高維度的，
例如最小的GPT-2模型有1億1千
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
已經在AI說書 - 從0開始 - 12以及AI說書 - 從0開始 - 13中見識到TPU的威力了，現在我們把參數放大到真實大型語言模型的規模，看看運算時間的等級。
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（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
本文探討了複利效應的重要性，並藉由巴菲特的投資理念，說明如何選擇穩定產生正報酬的資產及長期持有的核心理念。透過定期定額的投資方式，不僅能減少情緒影響，還能持續參與全球股市的發展。此外，文中介紹了使用國泰 Cube App 的便利性及低手續費，幫助投資者簡化投資流程，達成長期穩定增長的財務目標。
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
回顧 AI說書 - 從0開始 - 129 中說，Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
在某些情況下，別人提供的 Pretrained Transformer Model 效果不盡人意，可能會想要自己做 Pretrained Model，但是這會耗費大量運
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
今天聊聊由 Vadim Borisov[1]於2023年發表的文章，
《Language Models are Realistic Tabular Data Generators》[2]。
這篇文章的看點，是提出了GReaT 框架，實現使用「大語言模型 Large Language Mo
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們已經在AI說書 - 從0開始 - 17中，介紹了大型語言模型 (LLM)世界裡面常用到的Token，現在我們來談談OpenAI的GPT模型如何利用Inference
大語言模型通常會生產自己的「嵌入 Embedding」作為部分的輸入層，
並且在大語言模型的訓練途中不斷優化嵌入的方式，
以對特定的任務特定的數據優化。
而大語言模型使用的「嵌入維度 Embedding Dimension」通常是高維度的，
例如最小的GPT-2模型有1億1千
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
已經在AI說書 - 從0開始 - 12以及AI說書 - 從0開始 - 13中見識到TPU的威力了，現在我們把參數放大到真實大型語言模型的規模，看看運算時間的等級。
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（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