GPT 的前世今生與未來展望

Generative AI 生成式人工智慧 ChatGPT 學習資源
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上週的微軟開發者大會，邀請了 AI 領域的傳奇人物 Andrej Karpathy 演講，主題是 State of GPT。

套用李弘毅老師的題目「GPT是怎麼煉成的」，不過內容有很大的不同。

▌內容摘要（來源請見下方說明）

  1. GPT 和大型語言模型 (LLM) 生態系統的現狀

    • LLM 的快速增長和發展

    • 不斷增加的能力和潛在的應用

  2. 訓練 LLM 的方法

    • 預訓練階段（大部分計算工作）

    • 監督微調階段

    • 獎勵建模階段

    • 強化學習階段

  3. GPT-1、GPT-2、GPT-3的演進

    • 模型規模和能力的進步

    • 新技術和應用的介紹

  4. 基礎模型和輔助模型的區別

    • 基礎模型：在大規模數據集上預訓練

    • 輔助模型：針對特定應用進行微調

  5. Supervised fine-tuning and reinforcement learning from human feedback

    • Techniques to improve LLM performance

    • 平衡人類輸入和模型自主性

  6. 提示工程和少量提示

    • 從法學碩士那裡獲得更好回應的策略

    • 提供背景和例子以增進理解

  7. GPT助手的獎勵建模和強化學習

    • 優化LLM性能的方法

    • 平衡探索和利用

  8. SFT（監督微調）與 RLHF（帶有人類反饋的強化學習）

    • 比較不同的微調技術

    • RLHF 的挑戰和復雜性

  9. 人類大腦和語言模型之間的認知差異

    • LLM 與人類認知相比的局限性

    • 克服這些局限性的策略

  10. 提示語言模型的技巧

    • 任務內容和說明的詳細提示

    • 鼓勵自洽和循序漸進的推理

  11. 優化語言模型（例如，transformers）的性能

    • 探索低容量模型和更短的提示

    • 微調和提示工程

  12. 提示工程對 LLM 性能的重要性

    • 通過有效提示最大化 LLM 能力

    • 利用 Python Glue 代碼和多重提示等技術

  13. LLM 的局限性和潛在偏見

    • 偏見、幻覺、推理錯誤和知識斷層

    • 對攻擊和操縱的敏感性

  14. GPT-4 功能和蓬勃發展的生態系統

    • 迄今為止功能最強大的模型

    • 不斷發展的工具、插件和應用程序生態系統

  15. 為 Microsoft Build 2023 提示 GPT-4 的示例

    • 展示 GPT-4 的強大功能和多功能性

    • 為會議聽眾生成鼓舞人心的信息

▌Andrej Karpathy: State of GPT

Learn about the training pipeline of GPT assistants like ChatGPT,

了解 ChatGPT 等 GPT 助手的訓練管道。

from tokenization to pretraining, supervised finetuning, and Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).

從標記化到預訓練、監督微調和人類回饋強化學習 (RLHF)。

Dive deeper into practical techniques and mental models for the effective use of these models, including prompting strategies, finetuning, the rapidly growing ecosystem of tools, and their future extensions.

深入研究有效使用這些模型的實用技術和心智模型，包括提示策略、微調、快速增長的工具生態系統及其未來的擴展。

▌上述演講的筆記，使用 Conversation1st.ai 自動化重點摘錄工具產生。

▌李弘毅老師：ChatGPT (可能)是怎麼煉成的 - GPT 社會化的過程

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