AI說書 - Prompt Engineering - 5

更新於 發佈於 閱讀時間約 1 分鐘

我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。


ChatGPT縱然成功,但是仍有一些任務處理得不好,例如:

  1. 需要邏輯推論的任務
  2. 多步驟的任務


不像傳統Google收尋引擎提供眾多結果,ChatGPT提供Single Source of Information,此外尚能依據回覆提供更深層的問題已藉此進行互動。


受惠於以下幾點特徵,使得ChatGPT變成「多功能AI工具」、「收尋引擎」、「聊天機器人」、「虛擬助理」:

  1. 廣泛的訓練資料,使得ChatGPT可以模仿人類語言,並進行資訊輸出
  2. OpenAI研發了訓練方法,名為Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF),用原文來詮釋這名詞就是:The trainers simulate conversations, playing both user and AI assistant roles to create more realistic responses

更多關於RLHF的資訊見Chat GPT - 用RLHF做Fine Tuning

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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。
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。 回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 6中說當Context長度是n,且每個字用d維度的向量表示時有以下結論: Attention Layer的複雜度是O(n^2 *
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