ChatGPT 訓練方式與 InstructGPT 非常相似，都是「人工回饋強化學習」（RLHF）技術，是 ChatGPT 的殺手鐧。 基礎思路是採用傾向隨意吐出任何內容的大規模語言模型──這種情況下是 GPT-3.5──教它學習人類的偏好回應，再調整細節。 因此微軟提出多模大型語言模型（Multimodal Large Language Model，MLLM）KOSMOS-1，希望它具備常見多模態（如圖像、文字、聲音）資料、依循指令（即零樣本學習）並在特定條件中學習（少樣本學習）的能力。 一些研究關注的正是分離知識空間與文本空間以及在推理時注入知識。 這些方法主要關注的是問答（QA）任務，因為問答既需要模型捕獲文本語義，還需要捕獲最新的現實世界知識。 Prompt 工程設計的目標是提升 LLM 應對多樣化複雜任務的能力，如問答、情緒分類和常識推理。
如此一來，讓從油轉電所達成的減碳效應，卻因電池問題而拉低了此波汽車工業革命對於地球的環保價值。 Sandhini Agarwal：我們確實發現 ChatGPT 產生某些人們不想要的輸出，但 GPT-3.5 同樣會產生這些東西，就風險而言 ChatGPT 為研究預覽版，就是我們決定對大眾公開的原因，所以其實問題不大。 Sandhini Agarwal：看到大家廣泛使用，對所有人來說都是驚喜。 我們為這些模型投入太多時間，常會忘記對一般人來說這模型有多驚人。 圖 19：將 LLM 用作生成器（PaG）來補全知識圖譜的一般框架 En. 知識圖譜補全（KGC）任務的目標是推斷給定知識圖譜中缺失的事實。
大型語言模型: Day 21. 深度學習模型 - NLP 預訓練模型
第二步驟是使用GPT-4模擬神經元的行為，目的是了解解釋中的神經元活躍的原因，如此便能夠觀察解釋與神經元活躍的表現是否一致。 大型語言模型2023 最後則是比對模擬和真實情況的差異，對解釋進行評分，以衡量解釋的可靠性和準確性。 要解釋神經元行為有三個步驟，分別是以GPT-4生成解釋、以GPT-4模擬，最後是比對。 第一步驟透過給定一個GPT-2神經元，並向GPT-4展示相關的文字序列和活躍情況，要求GPT-4生成可以解釋神經元行為的自然語言文字。 LangChain 主要職責為替語言模型這顆大腦裝上手腳耳朵，具有對外的能力，當中提供六個模組，Prompt、LLM、Index、Chain、Agent、Memory 進行操作。 在 Zero-shot prompt 中，我們可以讓語言模型透過既有的知識直接回答問題，不管是分類、總結、問題發想等都可以。
知識圖譜到文本（KG-to-text）生成的目標是生成能準確一致地描述輸入知識圖譜信息的高質量文本。 知識圖譜到文本生成連接了知識圖譜與文本，能顯著提升知識圖譜在更現實的自然語言生成場景中的可用性，包括故事創作和基於知識的對話。 但是，收集大量知識圖譜 - 文本平行數據難度很大，成本很高，這會導致訓練不充分和生成質量差。 這些功能可以取代微調，讓 LLM 可以適應新的使用情況，無需繁瑣地對完整預先訓練好的模型進行微調。 該技術不會更動原始模型裡的參數，便能避免發生因微調模型而出現的災難性「遺忘」問題。
大型語言模型: 發表評論 取消回复
研究人員現在可以下載、運行和研究 BLOOM，以深入了解最近開發的大型語言模型的性能和行為。 大语言模型 (英语：large language model，LLM) 是一种语言模型，由具有许多参数（通常数十亿个权重或更多）的人工神经网络组成，使用自监督学习或半监督学习对大量未标记文本进行训练[1]。 大型语言模型在2018年左右出现，并在各种任务中表现出色[2]。
Picasso 採用 NVIDIA DGX™ 雲端技術，是 NVIDIA AI Foundations 的一部分，並可透過雲端 API 與生成式人工智慧服務順暢整合。 Google Cloud推出一項AI服務Enterprise Search on Gen App Builder，使用者可用來開發聊天機器人，來搜尋企業內部資料。 進一步來說，這款服務特別之處，在與用生成式AI聊天機器人模式來搜尋資料，可克服傳統查詢方法的痛點，如出現大量模式匹配連結、相關答案需要人力檢查等。
大型語言模型: 大型基礎模型衝擊 電腦視覺將出現第三次變革
以下節錄訪談重點，希望讓外界更了解 ChatGPT 成功的原因。 面對市場每天接踵而來的新項目，我們能做的除了【恐懼】，更需要去【暸解】，再乖乖【認錯】交由市場打臉。 剛開始接觸到 LangChain 以及 Llama-index 時，會覺得兩者做的事情很像，甚至裡頭有許多函數命名近乎一樣，例如兩者都有 Retriever、VectoreStore 等。 把視角拉高點可以知道，其實 Llama-index 專注提供狀態管理機制。 圖 24 給出了將 LLM 用於 KGQA 的一般框架，其中 LLM 可用作實體 / 關係提取器和答案推理器。
但是，如果我們堅持使用純 LLM，那麼，要完全相信它產生的論點，唯一方法就是對其進行逆向工程，並發現符合忠實推理規定的緊急機制。 與此同時，我們應該更加謹慎，並在描述這些模型的作用時慎重行事。 監控應用程式和基礎設施是一項負擔繁重的工作，需要篩選來自不同系統的大量資料和文件，Datadog開發Bits AI可觀察性助理，供用戶以自然語言指令處理端到端事件管理，加速問題診斷以及確認事件影響範圍。
大型語言模型: 發表 ChatUSD 以加速 OpenUSD 開發
我們測試了早期版幾個月，參與者印象都很好，我們最大擔心是準確性，因 ChatGPT 會捏造事實，但 InstructGPT 和其他大規模語言模型已面世，所以我們認為只要 ChatGPT 準確性和其他安全問題方面優於前人，現在推出應該沒太大問題。 發表前我們確信 ChatGPT 準確性和安全似乎比其他模型好，於是根據我們有限的評估，做了發表的決定。 Jan Leike：我們確實對 ChatGPT 進行額外「紅隊測試」（全方位攻擊，以發現系統漏洞），OpenAI 所有人都坐下來嘗試「弄壞」模型。 我們有外援做同樣的事，也請老客戶搶先體驗（Early-Access），他們會回饋我們問題。 這次訓練有句固定回答是「身為 OpenAI 訓練的語言模型……」這句提醒本非硬性規定，但卻成為審查員高度評價的一點。
值得注意的是，和 Google LaMDA、OpenAI 的 GPT 機密的訓練資料與演算法不一樣，LLaMA 是以公開資料進行訓練，成果也較為開放。 為此 Meta 表示，希望增加定義這類技術的道德考量及其多樣性，而為防止濫用和保持完整性，在非商業許可下發表這個語言模型，以專注於研究用途。 2019 年 2 月，OpenAI 發布了 GPT-2，這是對原始 GPT 模型的重大改進。 GPT-8 在超過 1.5 億個網頁的數據集上進行了訓練，並且具有更大的尺寸（XNUMX 萬億個參數）。
大型語言模型: 生成式人工智慧最新消息
只有在能夠區分真假的情況下，我們才能談論最完整意義上的“信念”，但是 LLM 並不負責做出判斷，它只是類比哪些詞可能跟在其他詞後面。 我們可以說 LLM“編碼”、“存儲”或“包含”知識，也可以合理地稱 LLM 的一個湧現屬性是它編碼了日常生活世界的各種知識及其工作方式，但如果說“ChatGPT 知道北京是中國的首都”，那便只是一種修辭。 然而，只要我們的考慮僅限於一個簡單的基於 LLM 的問答系統，它就根本不涉及交際依圖。 不管它使用的內部機制是什麼，序列預測本身並沒有交際意圖的，簡單地將交際依圖嵌入到對話管理系統中也無濟於事。 可以看到，當代基於 LLM 的對話互動可以創造一種令人信服的錯覺，彷彿置身於我們面前的，是像人類這樣會思考的生物。 但就本質而言，此類系統從根本上不同於人類，像 ChatGPT 這樣的 LLM 還涉及技術哲學的話題。
- 2.參與數據集的收集、清理與標註，以確保模型能夠充分理解和適應台灣語言環境。
- 未來企業在追求第二成長曲線過程，EPS與ESG成為兩大必要兼顧的要素。
- 最後Jack提及AWS建立內部AI Lab，概念如同All-in-One的AI平台，不論是近期超夯的生成式AI或是其他人工智慧演算工具，AWS會持續因應媒體、製造、零售、金融…等不同產業，提供相對應的AI服務。
- 進一步來說，該框架這次採用了2種新技術來加速，包括序列平行化（SP）和選擇性主動再運算（SAR），其中，SP可用來偵測之前未平行化的transformer層，並以張量等級來進行模型平行化。
- 而今天要介紹的 GPT 系列和 BERT 則是透過 Transformer，不只做預訓練，還可以在這個模型的基礎上加上微調（Fine Tuning）達到轉移學習。
隨著 OpenAI 的 GPT-4 語言模型的最新發布，摩根士丹利財富管理部門正在使用它來組織其龐大的知識庫，Be My Eyes 用於改變視覺可訪問性，Stripe 用於簡化用戶體驗和打擊欺詐，以及政府冰島保留其語言。 T客邦由台灣最大的出版集團「城邦媒體控股集團 / PChome電腦家庭集團」所經營，致力提供好懂、容易理解的科技資訊，幫助讀者掌握複雜的科技動向。 華碩旗下負責台灣杉二號AI超級電腦商業營運的台智雲也將在5月17日舉辦2023台灣 AI 超算年會(AIHPCcon)，將於會中正式發布台灣第一個企業級大型語言模型與探討 ChatGPT 所引爆的AI 2.0新生態。 除了點選訊息可以編輯、重新送出，在對話視窗最下方點選「Regenerate response」也能重新產生結果，這時候訊息的左上角會標示篇數，可點選箭頭來切換不同的訊息內容，找到最適合的選項。 ChatGPT 左上角會有一個「New chat」按鈕，可以開啟新的對話視窗，如果你想分別開啟不同話題、進行不同的對話操作，試著打開不同的對話，每個對話視窗都能隨時點選返回、回顧交談內容或繼續對話，在每個視窗上還能編輯標題或是刪除對話紀錄。 上圖的範例，GPT-2 藉由輸入一次生成一個單詞，生成的單詞會加到原本的輸入當作新的輸入再預測下一個最有可能的單詞。
大型語言模型: 使用 SDK 和開發人員資源
更關鍵的部分在於，在 Demo 的展示中，微軟顯示了資訊來源，以腳註和「Learn More」的形式供使用者核實與進一步瞭解。 打響第一場白刃戰的是 Google 和微軟，主題是搜尋引擎。 2 月 2 日 Google 宣布，8 號將舉行現場發表會，介紹有關搜尋引擎的最新產品。
如此一來，LLM 只要一上線便能接受訓練以進行推論收斂，不用浪費時間去尋找高效的模型配置。 使用者可以輕鬆將訓練好的模型用於推論，並且利用 p-tuning 及 prompt tuning 功能對不同的使用情況進行最佳化調整。 NeMo Megatron 是一個快速、高效且易用的端到端容器化框架，用於收集資料、訓練大型模型、按照業界標準基準評估模型，與以最先進的延遲與傳輸量表現進行推論。 最新的 NeMo Megatron 更新內容可加快 30% 的 GPT-3 模型訓練速度，模型從 220 億個參數，大至 1 兆個參數都可順利運行。
大型語言模型: 資料中心
知識圖譜能以三元組的形式存儲巨量事實，即 (頭實體、關係、尾實體)，因此知識圖譜是一種結構化和決斷性的知識表徵形式，例子包括 Wikidata、YAGO 和 NELL。 知識圖譜對多種應用而言都至關重要，因為其能提供準確、明確的知識。 此外眾所周知，它們還具有很棒的符號推理能力，這能生成可解釋的結果。 此外，通過讓專家來構建特定領域的知識圖譜，就能具備提供精確可靠的特定領域知識的能力。 BERT、RoBERTA 和 T5 等在大規模語料庫上預訓練的大型語言模型（LLM）已經能非常優秀地應對多種自然語言處理（NLP）任務，比如問答、機器翻譯和文本生成。 近段時間，隨著模型規模的急劇增長，LLM 還進一步獲得了湧現能力，開拓了將 LLM 用作通用人工智慧（AGI）的道路。
法學碩士可能會遭受一種稱為 幻覺 模型在沒有意識到響應沒有現實基礎的情況下輸出事實上不正確的響應。 大型語言模型2023 例如，廣受歡迎的 GPT-3 語言模型經過超過 175 億個參數的訓練，被認為是迄今為止最先進的語言模型。 GPT-3 等 LLM 變得如此強大，以至於它們似乎在幾乎所有 NLP 任務或用例中都取得了成功。 如今，生成式人工智慧正在影響每個產業，從再生能源預測、藥物研發到詐騙預防和野火偵測，無所不包。 將生成式人工智慧付諸實踐，有助於提高生產力、自動化工作，並開啟全新機會。 透過 NVIDIA 企業支援、API 穩定性保證、持續監控，以及針對常見漏洞與外洩 (CVE) 定期提供安全性修補程式，以利人工智慧專案保持正常運作。
大型語言模型: 生成式AI大型語言模型實戰課程：從客服機器人到企業智能應用 - 課程總覽 - 產業學習網
從產品的形態設計上而言，微軟更為完備，考慮到了問答與傳統搜尋模式之間的自由切換。 了解 BioNeMo 如何將易於使用的界面和優化訓練及推論程序，按照超級運算基礎設施需求配比，支援早期藥物發現流程中最昂貴且耗時的階段。 为了满足 LLM 预训练数据集管理的日益增长需求，我们推出了 Data Curator，这是 NeMo framework 的一部分。 我们已经证明，这个工具能够收集高质量的数据，从而提高 LLM 的下游性能。
與大多數機器學習模型一樣，ChatGPT 在大型數據集上進行訓練。 如果訓練數據包含由特定人群編寫的示例數量不成比例，ChatGPT 大型語言模型2023 可能會生成偏向該人群的文本。 ChatGPT 與其他語言模型（有很多！稍後會詳細介紹）的區別在於它能夠在對話的多個回合中保持上下文。 當您與機器人聊天時，它具有“記憶”並且可以生成與正在討論的主題相關的類似人類的響應，並且這些響應建立在用戶或聊天機器人本身先前所做的陳述之上。
大型語言模型: 相關課程
NVIDIA Volta™ 架構可大幅縮短產生解決方案所需的時間。 使用搭載 NVIDIA TITAN V 與 NVIDIA® Quadro® GV100 的桌上型電腦解決方案訓練你的神經網路，或是使用搭載 NVIDIA Tesla® V100 最高效能人工智慧解決方案的資料中心。 OpenAI 的研究人員解釋可以基於這種神經元的架構，將 GPT-2 拆成一個個部件。
追求永續過程，TNL Mediagene成為亞洲首家通過英國標準協會（BSI）公正第三方驗證，獲得ISO 20121永續性活動管理國際證書的媒體集團。 更重要的是，TNL Mediagene聯手AWS雲端服務也在響應ESG，除了在媒體內容持續倡議永續概念，使用雲端服務也是在減少碳足跡，幫助集團有效率邁向綠色企業。 Richard以三級警戒為例，大家被迫關在家大幅提升自煮比例，短短一個月集團旗下的愛料理頻道流量成長20~40%。 圖七顯示循環神經網絡 (Recurrent-neural-network-based, RNN-based) 語言模型 (RNNLM)。 輸入字串與圖六的 NNLM 相同，依序為 “wreck a nice beach" 的字。循環神經網絡語言模型根據所有已經出現過的字預測下一個字的機率。圖七所預測之字串機率會是如下。 典型地，n-元语法模型概率不是直接从频率计数中导出的，因为以这种方式导出的模型在面对任何之前没有明确看到的n-元时会有严重的问题。
大型語言模型: 生成式人工智慧的加速平台
今天我們將介紹一篇綜述 LLM 與知識圖譜聯合相關研究的論文，其中既包含用知識圖譜增強 LLM 的研究進展，也有用 LLM 增強知識圖譜的研究成果，還有 LLM 與知識圖譜協同的最近成果。 NeMo Megatron 使用啟發式方法和經驗網格，在不同參數之間尋找有著最佳傳輸量的配置：資料平行、tensor 平行、流程平行、序列平行、微批次大小與激發檢查點層的數量 (包括選擇性激發重新運算)。 NeMo Megatron 推出一項超參數工具，可以自動尋找最佳的訓練和推論配置，且無需修改程式碼。
- 據瞭解，Google 未來會優先使用羽量級版本的 LamDA，就是出於運算成本的考慮。
- 但批評者很快注意到預定義的問題和主題，以及僅使用鍵盤敲擊的簡短格式，代表此結果不可靠。
- 只要點選左下角的「My account」然後按一下「Manage my subscription」管理使用者的訂閱狀態。
- Pichai 在Google部落格中展示的第一個 Demo，就出現了這樣的問題。
- 1T 上预训练 43B 基础模型，产生了最先进的 LLM ， NVIDIA 客户目前正在使用该 LLM 来满足其 LLM 需求。
- 二是使用知識圖譜增強 LLM 推理，這能讓 LLM 在生成句子時考慮到最新知識。
- 而對研究者來說，下一步自然語言處理可以發展的研究主題有哪些？
互聯網上可用的大量數據為研究人員提供了一種模擬語言複雜性的方法。 然而，一路走來，這些語言模型似乎已經對世界的真實情況有了類似人類的理解。 這就是為什麼 ChatGPT 對 2021 年以後發生的事件的了解有限。 與許多其他算法一樣，大型語言模型很容易繼承訓練數據中存在的偏差。 隨著我們開始更多地依賴 LLM 來檢索信息，這些模型的開發人員應該找到減輕偏見反應的潛在有害影響的方法。 透過強大的最佳化功能，可以在單一 GPU、多 GPU 和多節點配置上達到最先進的推論效能。
大型語言模型: 文本重新格式化和清理
古倫維認為，這必須從「目的」開始思考，如果是為了機密或資料問題，如醫學、使用者等需要被保護的資料考量，就有發展的需要；但如果是為了商用目的，則可以利用其他平台實現。 而大型語言模型雖然可以做很多事情，實現許多商業模式，未來的語言模型也可能會是必備的基礎設施。 大型語言模型2023 她提醒，大型語言模型的發展將會越來越強大，也可能改變我們的生活，因此，在我們擁抱的科技的同時，也需要注意到一些問題，例如模型在應用上的限制，有些需求在目前仍無法實現；再者是透明度的問題，目前我們仍無法得知模型的資訊是從何而來，提供的資訊是否正確？ 另外，還有安全（Security）及偏見（Ethics）的議題需要顧慮。
對於Llama 2的出現和發布，深度學習三巨頭之一的Yann LeCun表示，這將改變大模型的市場格局。 從技術報告上看，Llama 2的基礎模型比GPT3更強，而微調後聊天模型則能ChatGPT匹敵。 相信後續Llama 2將幫助企業實現更多的定制化和降低成本的產品。 Llama 2 是Llama 1大模型的延續，在資料品質、訓練技術、能力評估、安全訓練和負責任的發布方面有實質性的技術進步。 In-context learning：在沒有經過訓練的情況下，意指沒有經過梯度下降與參數更新，模型便能根據一些任務範例完成任務。 相對複雜困難或多步驟的任務，起初增加模型的大小時，正確率並不能有效提升，但如果將模型參數量提高到 100 億到1,000 億時，正確率開始大幅提升，相關文獻將之稱為湧現能力（Emergent Abilities）。
這些更新內容包括兩項開創性技術及一項超參數工具，用在任意 GPU 數量的 LLM 訓練最佳化及擴展，為使用 NVIDIA AI 平台訓練與部署模型提供新的功能。 第一個重要的技術突破是 2017 年Google的神經網路架構 Transformer，這也是從去年開始爆紅的生成式 AI 模型所用到的底層技術。 Transformer 能夠讓機器在處理語言資訊時關注單詞之間的聯繫，並預測接下來會是什麼單詞。 NVIDIA BioNeMo Service 是一項用於藥物研發的生成式 AI 雲端服務。 利用 NVIDIA 雲端 API，研究人員可以快速量身訂製並部署特定領域的最新生成式和預測性生物分子 AI 模型。 研究人員和開發人員能夠透過 BioNeMo 使用生成式 AI 模型，快速生成蛋白質和生物分子的結構和功能，加速新候選藥物的開發。
大型語言模型: 資料準備 + 資料擷取、轉換和載入 (ETL)
要注意的是 ChatGPT 只有收集 2021 年以前的資訊，而且它沒有連上網路，無法即時取得新的資訊，因此 2021 年以後的資訊如果要問它可能會無法正確的回答你。 重新導向至付款頁面，依序填入信用卡的卡號、到期年月和 CVC、信用卡的姓名，最後填寫帳單地址即可完成付費升級，這個付費是使用 Stripe 系統。 ChatGPT 免費版經常會有無法使用的過載問題，除了避開尖峰時刻使用，還有另一個方法就是付費升級 ChatGPT Plus 會員，在使用量較大的尖峰時刻依然能正常使用，也會有更快的回覆速度。 註冊完成前會要求使用者驗證手機號碼，輸入手機門號接收驗證碼簡訊，輸入簡訊六位數字後完成註冊，開始使用。 當時 BERT 的成績非常漂亮，刷新了 11 項 NLP 任務的 SOTA 結果（state-of-the-art result，該任務當下最好的性能），包含語言理解的 GLUE，史丹佛的 SQuAD 問答，和 SWAG 常識推論等。 除了寫程式，GPT-3 還可以回答，翻譯，畫圖，創作新曲...。
