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        AI信任危機之后,揭秘預訓練如何塑造機器的「可信靈魂」

        AIGC動態(tài)1年前 (2024)發(fā)布 機器之心
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        AI信任危機之后,揭秘預訓練如何塑造機器的「可信靈魂」

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        原標題:AI信任危機之后,揭秘預訓練如何塑造機器的「可信靈魂」
        關鍵字:表征,模型,切片,團隊,向量
        文章來源:機器之心
        內容字數:11532字

        內容摘要:


        AIxiv專欄是機器之心發(fā)布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業(yè)的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您?有優(yōu)秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯(lián)系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。圖表 1:大模型的通用訓練流程 [1]
        在人工智能的前沿領域,大語言模型(Large Language Models,LLMs)由于其強大的能力正吸引著全球研究者的目光。在 LLMs 的研發(fā)流程中,預訓練階段占據著舉足輕重的地位,它不僅消耗了大量的計算資源,還蘊含著許多尚未揭示的秘密。根據 OpenAI 的研究,在 InstructGPT 的開發(fā)過程中,預訓練階段近乎耗盡了全部的算力和數據資源,占比高達 98% [2]。圖表 2: 帶著笑臉的修格斯 [3]
        預訓練模型宛如一頭未經雕琢卻力量強大的猛獸。在經歷了漫長的預訓練階段后,模型已經建模了大量而又豐富的世界知識。借助高質量的對話數據進行有監(jiān)督微調(Supervised Fine-Tuning,SFT),


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        文章來源:機器之心
        作者微信:almosthuman2014
        作者簡介:專業(yè)的人工智能媒體和產業(yè)服務平臺

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