人工智能语言模型，俗称大型语言模型 (LLM)，旨在从海量数据中学习。领先的人工智能服务，如 OpenAI 的 ChatGPT 或 Google Bard，为其模型提供大量数据，其数据量可与互联网上可用的集体内容相媲美。处理如此海量信息所需的计算能力令人震惊。训练过程通常部署数百甚至数千个图形处理单元 (GPU)，这些单元要运行数周。这使得这些模型成为人工智能领域资源最密集的模型之一。但这些模型的学习过程是什么样的？
对于文本生成 LLM，其基本
原理非常简单。给定一个输入文本，这些模型的任务是预测最可 手机数据 能的后续单词序列。例如，如果输入是“巴黎是……的首都”，则该模型将根据其之前的训练，建议可能的后续单词是“法国”，或者不太可能是“时尚”。此功能对我们大多数人来说并不陌生，因为它反映了我们智能手机上的自动完成功能。
通过对旨在模拟对话
的数据进行额外几轮训练，该模型变得能够熟练地继续任何用户查询，就像它在进行自然对话一样。之后，大量的人工反馈和微调确保模型提供的响应不仅准确而且用户友好。
这种独特的设置使 LLM 能够执行各种各样的指令——从提供编码建议到简化复杂主题等等。
将您的数据注入现有模型
尽管具有这些创新功能，但这些模型有一个明显的缺点：它们只能根据用于训练它们的 客户服务分析：如何使用数据推动成功 数据中存在的信息做出响应。这一限制排除了两个关键的信息来源。
首先，它没有考虑到模型上次训练后发生 加拿大电子邮件线索 的任何近期事件、新闻、发现或讨论。
