本期播客以通俗易懂的方式讲解了大型语言模型(LLM)GPT 的底层原理。播客首先解释了 LLM 并非像人类一样思考,而是通过预测下一个词语来生成文本,并介绍了统计语言模型和 Transformer 模型的关键作用。接着,播客深入探讨了 LLM 如何通过海量数据训练和人类反馈强化学习(RLHF)来理解语言规律,并指出 LLM 虽然强大,但仍存在 “幻觉” 等局限性,无法完全理解真实世界。最后,播客总结了 LLM 的巨大潜力及其在未来发展中的可能性,例如涌现现象和提示词工程。
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