ChatGPT常见的One-shot，few-shot是什么鬼
One-shot（单样本学习）和Few-shot（少样本学习）是让大语言模型快速适应新任务的关键技术。简单来说，就是在不进行微调（Fine-tuning）的情况下，通过在提示词中提供少量示例来引导模型理解任务。One-shot是给1个示例，Few-shot是给2-5个示例。例如你想让模型用特定格式输出，只需在提示词中给2-3个正确格式的例子，模型就会自动模仿这种格式。本视频通俗讲解这些概念的原理、使用场景和最佳实践。
相关工具已收录于 AI工具严选
ChatGPT
OpenAI 推出的AI聊天机器人
微信赞赏
相关推荐
2024-11-29
试下用最简单的例子解析前向传播和反向传播
前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Backpropagation）是神经网络训练的两个核心过程。前向传播简单来说就是数据从输入层经过隐藏层最终到达输出层的计算过程——就像工厂流水线，原材料从入口进入，经过各道工序加工，最终产出成品。计算出结果后，将模型预测值与真实值进行比较得到误差，然后反向传播从输出层出发，逆向逐层计算每个参数对总误差的”贡献度”，并据此调整参数以减小误差。本视频用一个超级简单的实例，手把手带你理解这两个过程的具体计算步骤，让你真正明白神经网络是如何”学习”的。
2024-11-29
n-grams：大语言模型的起源
N-grams（N元语法模型）是大语言模型发展的”始祖”技术，理解它是理解现代LLM演进的重要基础。N-grams是一种基于统计的语言模型，它通过计算文本中连续的N个词出现的概率来预测下一个词。例如，2-gram（二元模型）会统计”我→爱”这个组合出现的频率。虽然N-grams模型简单、资源消耗大，但它奠定了现代语言模型的核心思想——根据上文预测下文。从N-grams到基于Transformer的GPT模型，本视频带你追溯语言模型的发展历程。
2024-11-29
通俗理解Chatgpt是怎么训练出来的
ChatGPT的训练过程可以分为三大阶段，用通俗的比喻来理解：第一阶段是”海量阅读”（预训练），让模型读遍互联网上的万亿文字，学会语法、知识和推理模式；第二阶段是”有监督微调”，人类标注者提供高质量的问答对，教模型学会对话的格式和风格；第三阶段是”人类反馈强化学习（RLHF）”，通过让人类对模型的多个回答进行偏好排序，训练一个奖励模型来引导ChatGPT生成更符合人类偏好的回答。正是这三阶段的训练流程，让ChatGPT从”会说话的AI”变成了”懂你心意的AI助手”。
2024-11-29
神经网络入门之监督学习 vs 非监督学习
监督学习和非监督学习是机器学习的两大基本范式，理解它们的区别是入门AI的第一步。简单来说：监督学习使用带标签的数据进行训练——就像老师拿着标准答案教学生，输入图片并告诉模型”这是猫”、”这是狗”，模型学习输入到输出的映射关系。而非监督学习则使用没有标签的数据，让模型自己发现数据中的结构和模式——就像让学生自己分类一堆没有标签的动物图片，模型可能会根据颜色、大小等特征自动聚类。监督学习适用于分类、回归等任务；非监督学习适用于聚类、降维、异常检测等场景。本视频用生动实例帮你快速理解这两种学习方式的本质区别和各自应用场景。
2024-11-29
LoRA微调究竟是什么鬼？
LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适配）是目前最流行的大模型微调技术之一，它解决了传统微调大模型成本过高的问题。传统的全参数微调需要更新模型的所有参数（动辄数十亿），计算资源和存储需求巨大。而LoRA的核心创新在于：冻结原始模型参数不变，在模型旁路添加少量可训练的低秩矩阵，只需更新这些少量参数就能达到接近全参数微调的效果。这意味着你可以在消费级显卡上对70B级别的大模型进行微调，将其适配到特定领域或任务。LoRA已被广泛应用于Stable Diffusion（用于训练特定风格）和LLM领域，是目前最高效的模型定制技术。
2024-11-29
通俗解读大语言模型的Self Attention
Self-Attention（自注意力机制）是Transformer架构的核心创新，也是GPT、BERT等所有主流大语言模型的基础。通俗理解，Self-Attention让模型在处理一个词时能”关注”到句子中所有其他词，学习它们之间的关系和重要性权重。例如在”这只猫没吃鱼因为它饱了”这句话中，Self-Attention能让模型明白”它”指代的是”猫”而非”鱼”。这种动态关注上下文的能力，让大模型能够理解复杂的语义关系、长距离依赖和歧义表达，是ChatGPT能够生成流畅且连贯文本的关键所在。
