影响大模型能力表现的因素,以及提示词在其中扮演的角色和工程化的作用和方法
大模型的能力由多个因素决定,包括神经网络技术的发展、训练数据的选择与质量、模型结构的固有缺陷、以及微调等。提升大模型潜力的方法则涉及模型架构改进、算法选择、数据质量优化等多个方面。提示词工程是一种常用手段,通过调整提示词激发大模型潜力,促进其在特定任务上的表现。
大模型的能力由多个因素决定,包括神经网络技术的发展、训练数据的选择与质量、模型结构的固有缺陷、以及微调等。提升大模型潜力的方法则涉及模型架构改进、算法选择、数据质量优化等多个方面。提示词工程是一种常用手段,通过调整提示词激发大模型潜力,促进其在特定任务上的表现。
梳理了大模型体系构成和应用关系,介绍了神经网络作为机器学习的一种深度学习方式的基本原理及其在自然语言处理、计算机视觉等领域的结合应用,并阐述了不同架构如Transformer、RNN的工作机制,强调了神经网络并非万能及需要具体任务场景来发挥作用。
人形机器人独角兽Figure展示了利用强化学习实现的自然人形行走技术,机器人步态更像人、速度更快,并且在不同场景下均表现出优异性能。