贪心等企业Agents开发实战大模型相关系列课分享

作者：拼课学习看公告111发布时间：2024-10-15

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丶尐叶子 2024-08-01

贪心科技大模型开发应用实战营+ 贪心大模型微调实战营

GPT-4在大部分专业和学术考试中展现出与人类水平相当的表现。值得注意的是，它在模拟的统一法律职业资格考试中取得了前10%的得分。该模型在考试中的能力主要来源于预训练过程，并且并未受到强化学习微调的显著影响。在我们测试的多项选择题中，基准GPT-4模型和经过强化学习微调的模型平均表现相当出色。我们还对预训练的基准GPT-4模型进行了传统基准测试，这些测试旨在评估语言模型。对于每个基准测试，我们对出现在训练集中的测试数据进行了污染检查。在评估GPT-4时，我们使用了少样本提示的方法。

GPT-4 法律

bili_30306907572 2024-03-11

贪心AI大模型实战开发微调大模型学习

上下文学习：上下文学习能力是由 GPT-3 首次引入的。这种能力允许语言模型在提供自然语言指令或多个任务示例的情况下，通过理解上下文并生成相应输出的方式来执行任务，而无需额外的训练或参数更新。指令遵循：通过使用自然语言描述的多任务数据进行微调，也就是所谓的指令微调。LLM能够根据任务指令执行任务，且无需事先见过具体示例，展示了强大的泛化能力。逐步推理：小型语言模型通常难以解决涉及多个推理步骤的复杂任务，例如数学问题。然而，LLM通过采用"思维链"推理策略，可以利用包含中间推理步骤的提示机制来解决这些任务，

AI大模型

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