語言模型

在 AI 研究的領域中，理解和解釋語言模型如何處理和回應特定輸入始終是一項巨大挑戰。這種復雜性不僅限於模型的規模和結構，還涉及到它們如何在內部做出決策。為了應對這一挑戰，OpenAI 推出了一款名為 Transformer Debugger (TDB) 的工具，旨在深入探索小型語言模型的行為

2023年4月，紐約成立的Runway AI發佈了一段用AI生成的影音：畫面模糊、卡頓，物體扭曲，僅時長4秒；四個月後，Runway將文生成影音的效果推向4K超高清，實現鏡頭的連貫穩定，長度也從4秒提升至18秒——這是2023年文生成影音的「時長天花板」。

這一講我覺得挺有收穫的部分，是對於幾個單詞（Token、Agent、RAG⋯⋯）有了更深一層的理解⋯⋯以及區塊鏈 BUIDL 大佬孟岩給我們的三條建議，特別是第一條可以說是最本質性的東西。

⋯⋯GPT 有一個秘密，他其實是一個失憶症患者，為了不讓別人發現他的秘密，他把和別人的對話寫在一本日記本上；每次和別人說話之前，GPT 都會先翻閱一下日記本，回顧之前的對話，然後才做回應。

ChatGPT最近更新了語音對話功能，同時推出了附屬功能Read out loud，讓對話更方便。使用者可以立刻知道英文單字的讀音和例句唸法，加上十秒重播功能，非常實用。

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

這篇文章詳細說明了「思考鏈」的概念以及如何應用在設計語言模型客服助理的過程中。使用分隔號和角括弧以設定步驟、區隔訊息和提供填充空間，這種方式可使語言模型更有效地處理和回應使用者的諮詢，包括在產品清單中找不到的諮詢。

本文探討大資料對模型的影響。研究指出，大資料量對模型的語法和世界知識理解有顯著影響。固定運算資源下，DeepMind發現適應參數數量更重要，這使模型Chinchilla以較小規模但更多訓練資料，在實際任務中優於Gopher模型。這說明增大模型的規模已不具有太大意義，應增加訓練資料。

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。

這篇文章揭示了訓練GPT模型的三個核心技術：預訓練、微調及增強式學習。預訓練利用大量網路資料提供基礎能力；微調讓GPT更貼近人類思維偏好；增強式學習最終優化模型回答問題的方式。此外，多語言預訓練能讓GPT在一語言的任務學習後，自動掌握其他語言的同樣任務。