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摘要

本视频是李宏毅老师2024春季《生成式人工智能导论》课程的延申，用80分钟的时间快速全面地介绍了大型语言模型（LLM），特别是以ChatGPT为例，深入浅出地讲解了其原理、发展历程以及应用技巧。内容涵盖了从文字接龙的基本原理到预训练、微调、强化学习等关键技术，并探讨了如何通过人类的努力来激发LLM更大的潜力，包括清晰表达需求、提供信息、提供范例、鼓励思考、上传档案以及利用工具等。最后，还展望了LLM与现实环境互动的可能性。

亮点

• 🧠 ChatGPT的核心原理是文字接龙，通过预测下一个最合理的词语来完成句子，从而实现问答、生成文本等功能。 #文字接龙 #语言模型 #核心原理
• 📚 预训练（Pre-training）是LLM成功的关键技术，通过海量文本数据学习语言规律，为后续的微调（Fine-tuning）和强化学习奠定基础。 #预训练 #基石模型 #知识储备
• 🧑‍🏫 督导式学习（Supervised Learning）通过人类老师提供正确答案，引导LLM学习人类知识和规则，提高模型在特定任务上的表现。 #督导式学习 #人类指导 #模型调优
• 🤖 强化学习（Reinforcement Learning）通过人类反馈（RLHF）来优化LLM，让模型学习生成更符合人类偏好的答案，提升用户体验。 #强化学习 #人类反馈 #奖励机制
• 💡 人类可以通过清晰表达需求、提供信息、提供范例、鼓励思考、上传档案以及利用工具等方式，激发LLM更大的潜力，使其更好地服务于人类。 #人机协作 #技巧分享 #效率提升

思考

• 大型语言模型在实际应用中，如何避免生成不真实或具有误导性的信息？
• 如何评估和提高大型语言模型在处理不同语言和文化背景下的任务时的表现？
• 未来大型语言模型的发展趋势是什么，会对社会和经济产生哪些影响？