2023年大模型時(shí)代的危與機(jī)報(bào)告

12222334455https://huggingface.co/togethercomputer/GPT-NeoXT-Chat-Base-20B77899語(yǔ)言知識(shí)世界知識(shí)語(yǔ)言學(xué)任務(wù)：詞性、句法、組塊語(yǔ)義任務(wù)：語(yǔ)義匹配、關(guān)系抽取等世界知識(shí)任務(wù)：指代消解猴子吃了那個(gè)香蕉，因?yàn)樗I了猴子吃了那個(gè)香蕉，因?yàn)樗焱噶撕瘮?shù)ff自然然在己f測(cè)試訓(xùn)練ff超強(qiáng)的文本建模能力：25K英文單詞的理解任務(wù)泛化能力：數(shù)千種任務(wù)統(tǒng)一框架學(xué)習(xí)后，部分無(wú)標(biāo)注數(shù)Chungetal.ScalingInst標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型模型評(píng)測(cè)模型部署相同任務(wù)的微小需求變化，需要30%-70%的重新開發(fā)成本，無(wú)大規(guī)模語(yǔ)言模型構(gòu)建通用能力注入大規(guī)模語(yǔ)言模型構(gòu)建通用能力注入特定任務(wù)使用情感分析信息抽取分類閱讀理解情感分析信息抽取分類閱讀理解任務(wù)數(shù)據(jù)任務(wù)數(shù)據(jù)↓ 任務(wù)指令構(gòu)造結(jié)果互聯(lián)網(wǎng)圖書百科↓ 任務(wù)指令構(gòu)造結(jié)果互聯(lián)網(wǎng)圖書百科大模型【文章輸入】，上述文章中包含哪些公司主體？【文章輸入】，從上述文章提取2022年公司主營(yíng)業(yè)務(wù)收入【數(shù)據(jù)】，根據(jù)上述數(shù)據(jù)，書寫2023年第一季度財(cái)報(bào)摘要{{{{問(wèn)題回答對(duì)話系統(tǒng)語(yǔ)義匹配實(shí)體識(shí)別情感分析事件抽取聚類分類問(wèn)題回答對(duì)話系統(tǒng)語(yǔ)義匹配實(shí)體識(shí)別情感分析事件抽取聚類分類【文章輸入】，上述文章中包含哪些公司主體？【文章輸入】，從上述文章提取2022年公司主營(yíng)業(yè)務(wù)收入【數(shù)據(jù)】，根據(jù)上述數(shù)據(jù)，書寫2023年第一季度財(cái)報(bào)摘要【句子輸入】，上述文本是關(guān)于信用卡還是貸款業(yè)務(wù)？大模型時(shí)代從單個(gè)小任務(wù)的研究，轉(zhuǎn)向一類對(duì)話交互方式，使得先發(fā)優(yōu)勢(shì)更加明顯，用戶數(shù)據(jù)無(wú)法CodexInstructGPTCode-davinci-001Text-davinci-001廠Code-davinci-002Text-davinci-002Text-davinci-003ChatGPT基礎(chǔ)大模型訓(xùn)練!指令微調(diào)代碼生成基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的人類反饋學(xué)習(xí)大模型需要：命名實(shí)體識(shí)別對(duì)比100.00%90.00%80.00%70.00%60.0