译者|朱先忠审校|重楼引言可靠的模型评估是MLOP和LLMops的核心，负责指导关键决策，如部署哪个模型或提示符（以及是否部署）。在本文中，我们使用各种提示关键词来提示GoogleResearch的FLAN-T5大型语言模型，试图将文本分类为礼貌或不礼貌两个类型。在提示候选词中，我们发现，根据观察到的测试准确性，看起来表现最好的提示词实际上往往比其他提示候选词还差。对测试数据的仔细审查表明，这是由于不可靠的注释造成的。因此，在现实世界的应用程序中，您可能会为大型语言模型选择次优提示词（或在模型评估的指导下做出其他次优选择），除非您清理掉测试数据以确保其可靠性。选择好的提示词对于确保大型语言模型
文章目录一、GPT系列1.1GPTs（OpenAI，2018——2020）1.2InstructGPT（2022-3）1.2.1算法1.2.2损失函数1.3ChatGPT（2022.11.30）1.4ChatGPTplugin1.5GPT-4（2023.3.14）二、LaMDA系列2.1LaMDA（Google2021.5）2.1.1简介2.1.2LaMDA预训练与微调2.1.3事实根基（真实性、可靠性）2.1.4实验&结论2.2Bard（Google2023.3.21）三、GLM3.1GLM生态3.2GLM（清华等，2022.3.17）3.2.1背景3.2.2主要贡献3.2.3预训练3.2.
社区周刊今日改版！汇聚每周AI热点，不错过重要资讯！欢迎扫码，关注并订阅智源社区AI周刊。提示工程模拟人类思考模式，推理等任务迎来曙光谷歌近日发布的新提示工程方法，再次说明了数据和训练方式对大模型性能的影响。今年早些时候提出的Chain-of-Thought（CoT）方法，结合其他指令微调方式，在PaLM、T5等模型上进行了验证，让30亿规模的模型性能超过了1750亿的GPT-3。智源社区也邀请了该论文通讯作者侯乐做报告分享。同时，Self-consistency和Least-to-most方法，模仿了人类在推理中的多策略投票和复杂问题拆解机制，或许在将来也能够在大模型上进行验证。提示工程融合
首页最近被chatGPT刷屏，但翔二博主左看右看发现很多想法似乎都是一脉相通的，于是连夜从存档中找了一些文章尝试理一理它的理论路线。具身智能综述和应用（EmbodiedAI）多模态中的指令控制同时想到今年在智源人工智能前沿报告（2021-2022年度）中其实就有说道：“未来三年，基于虚拟世界、实时时空环境训练的具身模型会取得较大的发展，如自动驾驶、机器人、游戏中数字人等······未来五到十年，超大规模预训练模型（信息模型）和具身模型将会结合，成为‘数字超人’，在知识能力以及跟环境的互动程度上，将比以往的人类都要强······具身模型和机器人也将结合，在物理世界出现能力比人类还要强的无人系统，
首页最近被chatGPT刷屏，但翔二博主左看右看发现很多想法似乎都是一脉相通的，于是连夜从存档中找了一些文章尝试理一理它的理论路线。具身智能综述和应用（EmbodiedAI）多模态中的指令控制同时想到今年在智源人工智能前沿报告（2021-2022年度）中其实就有说道：“未来三年，基于虚拟世界、实时时空环境训练的具身模型会取得较大的发展，如自动驾驶、机器人、游戏中数字人等······未来五到十年，超大规模预训练模型（信息模型）和具身模型将会结合，成为‘数字超人’，在知识能力以及跟环境的互动程度上，将比以往的人类都要强······具身模型和机器人也将结合，在物理世界出现能力比人类还要强的无人系统，
这一章我们聊聊指令微调，指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢？哈哈只要你细品，你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入，部分认为instruction是prompt的子集，部分认为instruction是句子类型的prompt。对比前三章介绍过的主流prompt范式，指令微调有如下特点面向大模型：指令微调任务的核心是释放模型已有的指令理解能力(GPT3中首次提出)，因此指令微调是针对大模型设计的，因为指令理解是大模型的涌现能力之一。而prompt部分是面向常规模型例如BERT预训练：与其说是instructiontunning，更像是instruction
这一章我们聊聊指令微调，指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢？哈哈只要你细品，你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入，部分认为instruction是prompt的子集，部分认为instruction是句子类型的prompt。对比前三章介绍过的主流prompt范式，指令微调有如下特点面向大模型：指令微调任务的核心是释放模型已有的指令理解能力(GPT3中首次提出)，因此指令微调是针对大模型设计的，因为指令理解是大模型的涌现能力之一。而prompt部分是面向常规模型例如BERT预训练：与其说是instructiontunning，更像是instruction
这一章我们聊聊指令微调，指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢？哈哈只要你细品，你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入，部分认为instruction是prompt的子集，部分认为instruction是句子类型的prompt。对比前三章介绍过的主流prompt范式，指令微调有如下特点面向大模型：指令微调任务的核心是释放模型已有的指令理解能力(GPT3中首次提出)，因此指令微调是针对大模型设计的，因为指令理解是大模型的涌现能力之一。而prompt部分是面向常规模型例如BERT预训练：与其说是instructiontunning，更像是instruction
这一章我们聊聊指令微调，指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢？哈哈只要你细品，你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入，部分认为instruction是prompt的子集，部分认为instruction是句子类型的prompt。对比前三章介绍过的主流prompt范式，指令微调有如下特点面向大模型：指令微调任务的核心是释放模型已有的指令理解能力(GPT3中首次提出)，因此指令微调是针对大模型设计的，因为指令理解是大模型的涌现能力之一。而prompt部分是面向常规模型例如BERT预训练：与其说是instructiontunning，更像是instruction
