生成式 AI 的进展

深入理解 ChatGPT

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

接下来……

 

  • 生成式 AI 的未来？
  • 需要克服的挑战？
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性能改进

 

  • 更像人类的内容
  • 处理更高复杂度
  • 更高可靠性

 

性能稳步提升的曲线图。

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改进的驱动因素是什么？

 

大型语言模型（LLM）

  • 从海量文本数据学习
  • 算法检测文本模式
  • 通过评估回复来微调模型

大型语言模型的三个关键组成：训练数据、用于检测训练数据中模式的算法，以及微调过程。

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改进的驱动因素是什么？

 

 

  • 训练数据量将增加

 

更大的砖墙，代表更多训练数据。

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改进的驱动因素是什么？

 

 

  • 训练数据量将增加
  • 使用数据将助力微调

使用数据用于模型微调。

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构建均衡数据集

 

挑战：确保数据高质量且均衡

  • 数据量大，训练前难以发现偏见

 

目标：开发更稳健的偏见缓解流程

一个图标，展示模型如何从已见数据中学到偏见。

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误用的机会

 

  • 误导性标注 AI 生成内容
  • 生成恶意内容（如垃圾信息）

 

立法干预：

  • 监管可能促进或阻碍 AI 发展

 

天平雕像。

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从通用到专用

 

  • ChatGPT 是一种"可泛化"的模型
  • 生成式 AI 将更"专用化"
  • 示例：专为编写长而复杂代码的模型

使用 ChatGPT 生成用于抓取网页表格的代码示例。

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其他类型的生成式 AI

 

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大型语言模型的三个关键组成：训练数据、用于检测训练数据中模式的算法，以及微调过程。

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人人可用的 AI！

 

  • ChatGPT 成功的关键是"可及性"
  • AI 工具的"普及化"
    • 人人都应受益

来自不同文化的人们都能受益于 AI 工具。

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让我们练习！

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