大模型的通用性高成本领域定制方案的消失

mamun6846

过去的往往一种只能解决一种任务这就使得大千世界里形形色色的行业和领域都需要各种算法能力定制但是的预训练使得大模型表现出了对于人类语言的通用理解能力和推理能力因此在各种领域都显示一定的基础理解力和应用潜力。 加之低成本定制方案的应用微调的技术证明了可以用少量数据强化大模型的指定方向的效果,这意味着通用人工智能低成本的定制取代了过去逐个场景定制的高成本方案可能一般用户见的最多的就是基于 微调的各种风格的图像生成模型 ① 和的相关研究证明了只需要几万指定方向的高质量数据微调就可把指定方向的效果拉升到可用水平相比于天文数字的预训练来说这个量级的数据可以很快收集到。


这意味着具备了“一个通用大模型低成本定制领域方案”的一套解决方案可以低成本并且快速 马来西亚手机号码数据 的实现基于通用大模型的各领域应用定制工作。斯坦福的论文阐述这一项工作开销低于美元斯坦福使用的模型较小但是依旧有很强的参考意义。举个例子如果我需要把强化大模型的多样性我只需要几万的或者的多样性数据集来调整即可。 设计变革——大模型的设计方法   ,   在领域以及图像领域 的广泛应用使得可以在不对大模型进行有损调整的情况下低成本的强化指定场景效果。从下图可以看出相比于需要调整的参数调整的参数规模和达到效果实在可观这意味着的微调成本更低成效更好。当然可能更加适合单任务或者单特性的强化对于多任务或者模型整体的调整可能并不适合通过解决。





设计变革——大模型的设计方法   另一方面大模型的通用性代表即使无法收集到一些某些领域的数据依靠大模型的通用能力提示的方式也可以实现在指定领域不错的效果即使没有在指定领域进行过精调。 实际上在实践中也发现如果是通过的方式实现一般精调的数据集并不宜过多过多的数据集会导致大模型原本特性和能力效果出现下降可能对话的相关性和多轮连续性都会受到很大的影响。所以目前似乎精简的高质量集合是相对合理的如何精简精调数据集本身又是一项充满门道的事情。 大模型的通用性来源于对世界的压缩可以认为大模型把整个人类世界压缩作为了输入因此大模型才可以做到在用户仅仅给出很少量信息的问题时可以输出远超过输入端信息量的输出。