本文探討了大型語言模型中的特殊現象，包括頓悟現象，大模型的隱藏知識引導，以及模型越大對某些問題的理解越偏離的U型曲線。文章強調，當模型不夠理想時，我們需要更好地引導模型或了解問題的本質，而非只是增加模型的大小。

科技

Ted Chen的沙龍

本文探討大型語言模型的兩種主要類型：GPT和BERT。GPT，如ChatGPT，被視為"通才"，能執行多種任務。BERT則被視為"專才"的基本語言模型。兩者各有優點：專才模型在特定任務上準確度高，而通才模型靈活多功能。選擇哪種取決於需求和目標。