揭秘大型语言模型:如何与其合作创造奇迹

有一天,当你在寻找解决方案来提升你的应用程序、创造新的创意或解决难题时,你听说了大型语言模型。这些强大的模型可以像魔法一样将文本转化为文本,只需提供一段文字输入,它们就会预测接下来应该出现的文本。你开始好奇,这些大型语言模型究竟是如何工作的,以及如何与它们合作来实现你的愿望?

开篇故事:探索大型语言模型的神奇世界

在一个创意迸发的夜晚,你坐在电脑前,试图找到一种方法来自动化你的写作工作。你曾听说过大型语言模型,知道它们有着无限的潜力,能够帮助你完成这一任务。但是,你也对这些模型的工作原理感到好奇。

突然,你决定深入研究这个问题。你开始阅读关于大型语言模型的文章,从中获得了一些关键信息。

大型语言模型是如何工作的?

大型语言模型本质上是一种函数,将文本映射到文本。它们通过学习大量文本数据,努力最小化预测错误,从而获得了各种有用的语言处理能力。这些能力包括拼写、语法、改写、回答问题、进行对话、多语言写作、编程等等。令人惊奇的是,所有这些能力都是在训练过程中逐渐学习而来的,而不是事先硬编码的。

例如,大型语言模型能够像一个拼写检查器一样纠正拼写错误,能够理解和生成自然语言,能够进行各种自然语言处理任务。这些能力的发展是通过大型数据集上的训练而实现的,模型通过不断尝试来提高自己的预测准确性,最终获得了这些有用的技能。

如何与大型语言模型合作

既然你对大型语言模型的工作原理有了一定了解,接下来让我们看看如何与这些模型合作,以实现你的目标。在与大型语言模型合作时,其中最重要的输入是文本提示

控制大型语言模型的关键:文本提示

大型语言模型的输出受到文本提示的极大影响。你可以通过以下几种方式来引导大型语言模型生成你想要的输出:

1. 指令提示

一种常见的方式是使用指令提示。某些模型特别设计用于遵循指令,你只需在提示的顶部(或底部,或两者都有)写下你的指令,模型会尽力遵循这些指令并生成相应的输出。指令可以非常详细,所以你可以写一个详细的段落来明确描述你想要的输出。

示例指令提示:

"从以下引语中提取作者的名字。

‘有些人理论认为,智能物种在扩展到外太空之前就会灭绝。如果他们是正确的,那么夜空的寂静就是坟墓的寂静。’
― Ted Chiang,《呼气》"

输出:

Ted Chiang

2. 完成提示

完成式提示充分利用了大型语言模型试图生成最可能出现的文本的特点。你可以开始一个模式或句子,以引导模型生成你想要的输出。相对于指令提示,这种方式可能需要更多的关心和实验,因为模型不一定知道在哪里停止生成文本,所以你通常需要使用停止序列或后处理来截断生成的文本,以保持所需的输出。

示例完成提示:

“有些人理论认为,智能物种在扩展到外太空之前就会灭绝。如果他们是正确的,那么夜空的寂静就是坟墓的寂静。”
― Ted Chiang,《呼气》

这个引语的作者是谁?
输出:

Ted Chiang

3. 演示提示(少样本学习)

演示提示是另一种方式,你可以在其中向模型展示你想要它执行的任务。这种方法有时被称为少样本学习,因为模型只需从提示中提供的少数示例中学习。你可以在提示中展示一些示例,让模型明白你的意图。

示例演示提示:

引用:
“当推理思维被迫一次又一次地面对不可能的事情时,它别无选择,只能适应。”
― N.K. Jemisin,《第五季》
作者:N.K. Jemisin

引用:
“有些人理论认为,智能物种在扩展到外太空之前就会灭绝。如果他们是正确的,那么夜空的寂静就是坟墓的寂静。”
― Ted Chiang,《呼气》
作者:

输出:

Ted Chiang

4.

微调提示

通过提供足够的训练示例,你可以微调一个定制模型。在这种情况下,指令变得不再必要,因为模型可以从提供的训练数据中学习任务。然而,你仍可以使用分隔符序列(例如->或###或任何不常出现在你的输入中的字符串)来告诉模型何时停止生成提示文本并开始生成输出。这有助于确保模型不会继续详细解释输入文本,而是开始生成你想要看到的答案。

示例微调提示(针对已经在类似提示完成对中进行了自定义训练的模型):

“有些人理论认为,智能物种在扩展到外太空之前就会灭绝。如果他们是正确的,那么夜空的寂静就是坟墓的寂静。”
― Ted Chiang,《呼气》

输出:

Ted Chiang

大型语言模型的代码能力

除了处理文本外,大型语言模型还可以擅长处理代码。OpenAI的专业代码模型被称为Codex。

Codex驱动了70多种产品,包括:

  • GitHub Copilot(在VS Code和其他IDE中自动补全代码)
  • Pygma(将Figma设计转化为代码)
  • Replit(具有“解释代码”按钮和其他功能)
  • Warp(智能终端,具备AI命令搜索功能)
  • Machinet(编写Java单元测试模板)

请注意,与遵循指令的文本模型不同,Codex并没有专门训练来遵循指令,因此设计良好的提示可能需要更多的关注。

更多提示建议

在与大型语言模型合作时,输入提示是提高模型输出质量的关键。你可以尝试一些技巧来改进模型的输出:

  • 提供更明确的指令。例如,如果你想要生成一个逗号分隔的列表,可以要求它返回一个逗号分隔的列表。如果你希望它在不知道答案时说“我不知道”,可以告诉它,“如果你不知道答案,请说‘我不知道’”。
  • 提供更好的示例。如果在提示中演示示例,请确保示例多样化且高质量。
  • 要求模型像专家一样回答。明确要求模型产生高质量的输出或像专家写的输出,可以促使模型提供更高质量的答案。
  • 引导模型写下解释其推理过程的步骤。在最终答案之前,要求模型提供其推理过程的解释步骤,这可以增加最终答案的一致性和正确性。

结语

大型语言模型为我们提供了强大的工具,可以应用于各种领域,从文本处理代码生成。通过本文,你已经了解了这些模型的工作原理以及如何与它们合作来实现你的目标。希望这篇文章能帮助你更好地利用大型语言模型,创造出更多令人印象深刻的作品和解决方案。

如果你有任何问题或需要更多帮助,不要犹豫,随时向OpenAI社区或文档寻求支持。祝愿你在与大型语言模型的合作中取得巨大成功!

本文由作者 王大神 原创发布于 大神网的AI博客。

转载请注明作者:王大神

原文出处:揭秘大型语言模型:如何与其合作创造奇迹

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫
上一篇 2023年9月13日
下一篇 2023年9月13日

相关推荐

  • 深入了解ELIZA:早期聊天机器人的先驱

    在当今人工智能领域的高度发展中,我们经常听到关于ChatGPT、Siri和Alexa等现代聊天机器人的新闻。然而,在这些现代技术的背后,有一个早期的聊天机器人,它被认为是聊天机器人领域的先驱,那就是ELIZA。本文将深入…

    2023年12月8日
    00
  • 打造虚拟软件公司:ChatDev带你进入智能代理的新世界

    Bob是一个酷爱编程的人,一直以来,他梦想能有一种技术,让软件开发的流程更智能、更高效。一天,Bob在一次偶然的机会中,发现了ChatDev这个项目。他好奇心作祟,开始研究。接下来的旅程,让他大开眼界,就像发现了…

    2023年9月25日
    00
  • 发现最佳AI聊天体验:ChatALL 项目介绍

    你是否曾经体验过使用大型语言模型(LLMs)创建的AI聊天机器人?这些机器人确实令人惊叹,但它们的行为可能会随机变化,不同的机器人在不同的任务上表现出色。如果你想要最佳的聊天体验,那就不要逐个尝试它们,Cha…

    2023年10月20日
    00
  • 如何利用自然语言处理实现文本分析和情感分析

    大家好!今天我要和你分享一个非常有趣的话题——如何使用自然语言处理(NLP)来进行文本分析和情感分析。不仅如此,我还将介绍如何通过Python编程来实现这些分析,以及如何应用NLP技术来自动化处理大量文本数据。这…

    2023年9月20日
    00
  • 探索ChatGPT官网:解锁人工智能的奥秘

    曾经有一段时间,人工智能似乎只存在于科幻小说和电影中。然而,今天,我们不再需要穿越未来来体验AI的魔力。它已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。在这个数字时代,AI的应用无处不在,而ChatGPT则是其中一颗…

    2023年10月10日
    00
  • 打造你自己的ChatGPT镜像:探索AI助手的潜力

    让我们开始这个故事,这是一个充满技术创新和激情的时刻。王大神坐在办公桌前,眼前是一堆开源项目和工具,它们都涉及到ChatGPT的镜像和自定义。他一直是技术的热衷支持者,对人工智能和自然语言处理充满好奇心。现…

    2023年10月11日
    00
  • 英伟达发布NVIDIA H100:AI时代的震撼力量

    英伟达,作为全球领先的图形处理器(GPU)制造商,一直在推动人工智能和计算领域的创新。最新的消息令人振奋,他们宣布推出了全新的专用加速卡,NVIDIA H100,这将在AI领域掀起一场革命。在这篇文章中,我们将深入…

    2023年12月28日
    00
  • 深度学习与自然语言处理:LangChain、Deep Lake和OpenAI实现问答系统

    深度学习和自然语言处理领域一直是人工智能中备受关注的话题。如何构建一个强大的问答系统一直是研究人员和工程师们的追求。本教程将向您展示如何使用LangChain、Deep Lake和OpenAI实现一个强大的问答系统,让您的…

    2023年10月14日
    00
  • 使用OpenAI的模型进行自然语言处理

    在今天的数字时代,自然语言处理(NLP)技术越来越受到欢迎,因为它可以用于各种应用,从文本生成到情感分析。OpenAI提供了一系列强大的NLP模型,如GPT-4和GPT-3.5-turbo,以及其他模型,可以帮助你实现各种NLP任务…

    2023年11月19日
    00
  • 使用OpenAI的各种模型:GPT-4、GPT-3.5、DALL·E、TTS、Whisper、Embeddings和Moderation

    在今天的数字化世界中,人工智能技术已经成为了各种应用的核心。OpenAI提供了一系列强大的自然语言处理和人工智能模型,以帮助开发者构建各种智能应用。本教程将介绍OpenAI的多种模型,包括GPT-4、GPT-3.5、DALL·E…

    2023年11月19日
    00