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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2年前 (2024)發布 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:


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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督微調(Supervised Fine-Tuning,SFT),


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