学习笔记：《生成式AI导论2024》 李宏毅

学习笔记：《生成式AI导论2024》 李宏毅 学习笔记：《生成式AI导论2024》 李宏毅 Modified April 23, 2024 3. 自督导式学习 从网络自学习 资料清理 去除低效的资料 4. GPT系列 GPT3对于prompt的格式要求很高，所以会留下格式重要的习惯 5. 语言模型在网络上学了很多东西，但不知道使用方法，需要指导 第7讲：大型语言模型修炼史 — 第二阶段: 名师指点，发挥潜力 (兼讲对 ChatGPT 做逆向工程与 LLaMA 时代的开始) 1. 资料标注 督导式学习 人类老师教导 需要标注AI、USER，得到最精准的回答 但是人力，贵且不够广泛 只学了“最”，答案都是“玉山” 2. 预训练Pre train a. 与使用第一阶段的参数作为初始参数 微调+Adapter 微调 Adapter Lora 确保新参数和初始参数非常接近，只找少量的参数 Adapter多种多样 b. 预训练教会了模型复杂的规则，而且会举一反三（多语言的预训练后，自动学习不同语言的同样任务） 3. 微调 Instruction Fine tuning a. 一堆专才模型（翻译/语法修正） BERT专才模型 b. 一个通才模型 i. Google：FLAN模型/FLAN PaLM模型 ii. OpenAI：GPT 3 iii. LLaMA：只用了2w7k笔的资料，足够用 iv. LIMA：1k笔资料，43%的比例打败了GPT4 4. 逆向工程 微调对资料的品质要求非常高，自己做不了，可以让ChatGPT帮忙想，但是质量也有限 5. Pre train参数，开源繁荣 a. LLaMA开源 Stanford Alpaca/Vicuna 附录： 当我写下这个标题之后，还没开始上课，小西就帮我写了一份学习笔记，有点无聊哈哈，但是方便一览全局 ✅ 一、课程介绍 这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共分为 12 讲，每讲约 2 小时。 二、学习目标 通过学习本课程，掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 三、学习内容 1. 什么是生成式 AI ◦ 生成式 AI 的定义和分类 ◦ 生成式 AI 与判别式 AI 的区别 ◦ 生成式 AI 的应用领域 2. 生成式模型 ◦ 生成式模型的基本结构和训练方法 ◦ 生成式模型的评估指标 ◦ 常见的生成式模型及其优缺点 3. 生成式对话 ◦ 生成式对话的基本概念和应用场景 ◦ 生成式对话系统的架构和关键技术 ◦ 基于生成式模型的对话生成方法 4. 预训练语言模型 ◦ 预训练语言模型的发展历程和关键技术 ◦ 预训练语言模型的优缺点 ◦ 预训练语言模型在生成式 AI 中的应用 5. 生成式 AI 的挑战与展望 ◦ 生成式 AI 面临的挑战和解决方法 ◦ 生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向 四、学习资源 1. 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅 2. 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等 3. 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程 4. 开源项目：OpenAI GPT 3、字节跳动的云雀等 五、学习方法 1. 观看课程视频，做好笔记 2. 阅读参考书籍和相关论文，加深对概念的理解 3. 完成课后作业和实验，巩固所学知识 4. 参加讨论和交流，分享学习心得和经验 六、学习时间 本课程的学习时间为 12 周，每周学习约 8 小时。具体时间安排如下： • 第 1 2 周：学习生成式 AI 的基本概念和常见技术 • 第 3 4 周：学习生成式模型的基本结构和训练方法 • 第 5 6 周：学习生成式对话的基本概念和应用场景 • 第 7 8 周：学习预训练语言模型的发展历程和关键技术 • 第 9 10 周：学习生成式 AI 的挑战与展望 • 第 11 12 周：复习和总结所学内容，完成课程作业和实验 七、学习评估 本课程的学习评估主要包括以下几个方面： 1. 课程作业：每周完成一份课程作业，包括概念理解、代码实现和问题回答等。 2. 实验报告：完成一个生成式对话系统的实验，提交实验报告。 3. 考试：课程结束后进行一次考试，检验对生成式 AI 知识的掌握程度。 八、学习总结 通过本课程的学习，我对生成式 AI 有了更深入的了解和认识。我掌握了生成式 AI 的基本概念、常见技术和应用场景，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解了生成式 AI 的发展现状和未来趋势。同时，我也认识到生成式 AI 面临的挑战和解决方法，以及未来发展的研究方向。在学习过程中，我通过观看课程视频、阅读参考书籍和相关论文、完成课后作业和实验以及参加讨论和交流等方式，不断巩固和加深对所学知识的理解和掌握。最后，我通过课程作业、实验报告和考试等方式对自己的学习效果进行了评估和总结，发现自己在某些方面还存在不足，需要进一步加强学习和实践。 3. 自督导式学习 从网络自学习 资料清理 去除低效的资料 从网络自学习 从网络自学习 资料清理 去除低效的资料 资料清理 去除低效的资料 4. GPT系列 GPT3对于prompt的格式要求很高，所以会留下格式重要的习惯 5. 语言模型在网络上学了很多东西，但不知道使用方法，需要指导 第7讲：大型语言模型修炼史 — 第二阶段: 名师指点，发挥潜力 (兼讲对 ChatGPT 做逆向工程与 LLaMA 时代的开始) 1. 资料标注 督导式学习 人类老师教导 需要标注AI、USER，得到最精准的回答 但是人力，贵且不够广泛 只学了“最”，答案都是“玉山” 人类老师教导 人类老师教导 需要标注AI、USER，得到最精准的回答 需要标注AI、USER，得到最精准的回答 但是人力，贵且不够广泛 只学了“最”，答案都是“玉山” 但是人力，贵且不够广泛 只学了“最”，答案都是“玉山” 2. 预训练Pre train a. 与使用第一阶段的参数作为初始参数 微调+Adapter 微调 Adapter Lora 确保新参数和初始参数非常接近，只找少量的参数 Adapter多种多样 b. 预训练教会了模型复杂的规则，而且会举一反三（多语言的预训练后，自动学习不同语言的同样任务） a. 与使用第一阶段的参数作为初始参数 微调+Adapter 微调 Adapter Lora 确保新参数和初始参数非常接近，只找少量的参数 Adapter多种多样 微调 微调 Adapter Lora 确保新参数和初始参数非常接近，只找少量的参数 Adapter Lora 确保新参数和初始参数非常接近，只找少量的参数 Adapter多种多样 Adapter多种多样 b. 预训练教会了模型复杂的规则，而且会举一反三（多语言的预训练后，自动学习不同语言的同样任务） 3. 微调 Instruction Fine tuning a. 一堆专才模型（翻译/语法修正） BERT专才模型 b. 一个通才模型 i. Google：FLAN模型/FLAN PaLM模型 ii. OpenAI：GPT 3 iii. LLaMA：只用了2w7k笔的资料，足够用 iv. LIMA：1k笔资料，43%的比例打败了GPT4 a. 一堆专才模型（翻译/语法修正） BERT专才模型 b. 一个通才模型 i. Google：FLAN模型/FLAN PaLM模型 ii. OpenAI：GPT 3 iii. LLaMA：只用了2w7k笔的资料，足够用 iv. LIMA：1k笔资料，43%的比例打败了GPT4 i. Google：FLAN模型/FLAN PaLM模型 ii. OpenAI：GPT 3 iii. LLaMA：只用了2w7k笔的资料，足够用 iv. LIMA：1k笔资料，43%的比例打败了GPT4 4. 逆向工程 微调对资料的品质要求非常高，自己做不了，可以让ChatGPT帮忙想，但是质量也有限 5. Pre train参数，开源繁荣 a. LLaMA开源 Stanford Alpaca/Vicuna a. LLaMA开源 Stanford Alpaca/Vicuna 附录： 当我写下这个标题之后，还没开始上课，小西就帮我写了一份学习笔记，有点无聊哈哈，但是方便一览全局 ✅ 一、课程介绍 这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共分为 12 讲，每讲约 2 小时。 二、学习目标 通过学习本课程，掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 三、学习内容 1. 什么是生成式 AI ◦ 生成式 AI 的定义和分类 ◦ 生成式 AI 与判别式 AI 的区别 ◦ 生成式 AI 的应用领域 2. 生成式模型 ◦ 生成式模型的基本结构和训练方法 ◦ 生成式模型的评估指标 ◦ 常见的生成式模型及其优缺点 3. 生成式对话 ◦ 生成式对话的基本概念和应用场景 ◦ 生成式对话系统的架构和关键技术 ◦ 基于生成式模型的对话生成方法 4. 预训练语言模型 ◦ 预训练语言模型的发展历程和关键技术 ◦ 预训练语言模型的优缺点 ◦ 预训练语言模型在生成式 AI 中的应用 5. 生成式 AI 的挑战与展望 ◦ 生成式 AI 面临的挑战和解决方法 ◦ 生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向 四、学习资源 1. 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅 2. 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等 3. 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程 4. 开源项目：OpenAI GPT 3、字节跳动的云雀等 五、学习方法 1. 观看课程视频，做好笔记 2. 阅读参考书籍和相关论文，加深对概念的理解 3. 完成课后作业和实验，巩固所学知识 4. 参加讨论和交流，分享学习心得和经验 六、学习时间 本课程的学习时间为 12 周，每周学习约 8 小时。具体时间安排如下： • 第 1 2 周：学习生成式 AI 的基本概念和常见技术 • 第 3 4 周：学习生成式模型的基本结构和训练方法 • 第 5 6 周：学习生成式对话的基本概念和应用场景 • 第 7 8 周：学习预训练语言模型的发展历程和关键技术 • 第 9 10 周：学习生成式 AI 的挑战与展望 • 第 11 12 周：复习和总结所学内容，完成课程作业和实验 七、学习评估 本课程的学习评估主要包括以下几个方面： 1. 课程作业：每周完成一份课程作业，包括概念理解、代码实现和问题回答等。 2. 实验报告：完成一个生成式对话系统的实验，提交实验报告。 3. 考试：课程结束后进行一次考试，检验对生成式 AI 知识的掌握程度。 八、学习总结 通过本课程的学习，我对生成式 AI 有了更深入的了解和认识。我掌握了生成式 AI 的基本概念、常见技术和应用场景，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解了生成式 AI 的发展现状和未来趋势。同时，我也认识到生成式 AI 面临的挑战和解决方法，以及未来发展的研究方向。在学习过程中，我通过观看课程视频、阅读参考书籍和相关论文、完成课后作业和实验以及参加讨论和交流等方式，不断巩固和加深对所学知识的理解和掌握。最后，我通过课程作业、实验报告和考试等方式对自己的学习效果进行了评估和总结，发现自己在某些方面还存在不足，需要进一步加强学习和实践。 一、课程介绍 这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共分为 12 讲，每讲约 2 小时。 二、学习目标 通过学习本课程，掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 三、学习内容 1. 什么是生成式 AI ◦ 生成式 AI 的定义和分类 ◦ 生成式 AI 与判别式 AI 的区别 ◦ 生成式 AI 的应用领域 ◦ 生成式 AI 的定义和分类 ◦ 生成式 AI 与判别式 AI 的区别 ◦ 生成式 AI 的应用领域 2. 生成式模型 ◦ 生成式模型的基本结构和训练方法 ◦ 生成式模型的评估指标 ◦ 常见的生成式模型及其优缺点 ◦ 生成式模型的基本结构和训练方法 ◦ 生成式模型的评估指标 ◦ 常见的生成式模型及其优缺点 3. 生成式对话 ◦ 生成式对话的基本概念和应用场景 ◦ 生成式对话系统的架构和关键技术 ◦ 基于生成式模型的对话生成方法 ◦ 生成式对话的基本概念和应用场景 ◦ 生成式对话系统的架构和关键技术 ◦ 基于生成式模型的对话生成方法 4. 预训练语言模型 ◦ 预训练语言模型的发展历程和关键技术 ◦ 预训练语言模型的优缺点 ◦ 预训练语言模型在生成式 AI 中的应用 ◦ 预训练语言模型的发展历程和关键技术 ◦ 预训练语言模型的优缺点 ◦ 预训练语言模型在生成式 AI 中的应用 5. 生成式 AI 的挑战与展望 ◦ 生成式 AI 面临的挑战和解决方法 ◦ 生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向 ◦ 生成式 AI 面临的挑战和解决方法 ◦ 生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向 四、学习资源 1. 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅 2. 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等 3. 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程 4. 开源项目：OpenAI GPT 3、字节跳动的云雀等 五、学习方法 1. 观看课程视频，做好笔记 2. 阅读参考书籍和相关论文，加深对概念的理解 3. 完成课后作业和实验，巩固所学知识 4. 参加讨论和交流，分享学习心得和经验 六、学习时间 本课程的学习时间为 12 周，每周学习约 8 小时。具体时间安排如下： • 第 1 2 周：学习生成式 AI 的基本概念和常见技术 • 第 3 4 周：学习生成式模型的基本结构和训练方法 • 第 5 6 周：学习生成式对话的基本概念和应用场景 • 第 7 8 周：学习预训练语言模型的发展历程和关键技术 • 第 9 10 周：学习生成式 AI 的挑战与展望 • 第 11 12 周：复习和总结所学内容，完成课程作业和实验 七、学习评估 本课程的学习评估主要包括以下几个方面： 1. 课程作业：每周完成一份课程作业，包括概念理解、代码实现和问题回答等。 2. 实验报告：完成一个生成式对话系统的实验，提交实验报告。 3. 考试：课程结束后进行一次考试，检验对生成式 AI 知识的掌握程度。 八、学习总结 通过本课程的学习，我对生成式 AI 有了更深入的了解和认识。我掌握了生成式 AI 的基本概念、常见技术和应用场景，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解了生成式 AI 的发展现状和未来趋势。同时，我也认识到生成式 AI 面临的挑战和解决方法，以及未来发展的研究方向。在学习过程中，我通过观看课程视频、阅读参考书籍和相关论文、完成课后作业和实验以及参加讨论和交流等方式，不断巩固和加深对所学知识的理解和掌握。最后，我通过课程作业、实验报告和考试等方式对自己的学习效果进行了评估和总结，发现自己在某些方面还存在不足，需要进一步加强学习和实践。 👍 作者： user 5326 原文：学习笔记《生成式AI导论2024》 李宏毅 学习笔记《生成式AI导论2024》 李宏毅 作者： user 5326 原文：学习笔记《生成式AI导论2024》 李宏毅 学习笔记《生成式AI导论2024》 李宏毅 💻 真的很易懂很好听，学起来就赢了90%的人了 课程地址：https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8 课程目录： 1. 第0講：課程說明 (17:15 有芙莉蓮雷) （2024年2月24日） 2. 第1講：生成式AI是什麼？（2024年2月24日） 3. 第2講：今日的生成式人工智慧厲害在哪裡？從「工具」變為「工具人」（2024年3月3日） 4. 第3講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己 (上) — 神奇咒語與提供更多資訊 （2024年3月3日） 5. 第4講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己 (中) — 拆解問題與使用工具（2024年3月10日） 6. 待更新…… 真的很易懂很好听，学起来就赢了90%的人了 课程地址：https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8 课程目录： 1. 第0講：課程說明 (17:15 有芙莉蓮雷) （2024年2月24日） 2. 第1講：生成式AI是什麼？（2024年2月24日） 3. 第2講：今日的生成式人工智慧厲害在哪裡？從「工具」變為「工具人」（2024年3月3日） 4. 第3講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己 (上) — 神奇咒語與提供更多資訊 （2024年3月3日） 5. 第4講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己 (中) — 拆解問題與使用工具（2024年3月10日） 6. 待更新…… 第0讲：课程说明 1. 知道： ◦ 有能力自己开发 ◦ 何时需要自己开发 ◦ 何时可以用现成的人工智能 ◦ 有能力自己开发 ◦ 何时需要自己开发 ◦ 何时可以用现成的人工智能 2. 目标：了解生成式AI背后的原理和更多可能性，作为你魔术师的开始 a. 体验用生成式AI打造应用 b. 体验训练自己的生成式AI模型 c. 负面体验 i. 花时间：大模型是以周为单位来训练 ii. 结果不可以控制：养花养小动物 a. 体验用生成式AI打造应用 b. 体验训练自己的生成式AI模型 c. 负面体验 i. 花时间：大模型是以周为单位来训练 ii. 结果不可以控制：养花养小动物 i. 花时间：大模型是以周为单位来训练 ii. 结果不可以控制：养花养小动物 3. 影响模型能力的指标很多，但是常规会看参数的量级来评估，量级指数级增长，FOMO，这就是朱啸虎的立场来源 a. 2019年GPT2.0 15b参数 b. 2024年GPT3.5 70b参数 朱啸虎 a. 2019年GPT2.0 15b参数 b. 2024年GPT3.5 70b参数 第1讲：生成式AI是什么 1. 定义 a. Artificial Intelligence, AI 人工智慧（目标） 让机器展现智慧 b. Generative AI 生成式人工智能 机器产生复杂有结构的物件 有结构✅ 复杂✅ 有限的选项中做选择❌ AI和AGI的关系 c. Machine Learning 机器学习～机器自动从资料中找一个公式 机器学习 Deep Learning 深度学习 一种机器学习技能 类神经网络 非常大量参数的函数 AI/AGI/ML/DL的关系 a. Artificial Intelligence, AI 人工智慧（目标） 让机器展现智慧 b. Generative AI 生成式人工智能 机器产生复杂有结构的物件 有结构✅ 复杂✅ 有限的选项中做选择❌ AI和AGI的关系 有结构✅ 有结构✅ 复杂✅ 复杂✅ 有限的选项中做选择❌ 有限的选项中做选择❌ AI和AGI的关系 AI和AGI的关系 c. Machine Learning 机器学习～机器自动从资料中找一个公式 机器学习 Deep Learning 深度学习 一种机器学习技能 类神经网络 非常大量参数的函数 AI/AGI/ML/DL的关系 机器学习 机器学习 Deep Learning 深度学习 一种机器学习技能 类神经网络 非常大量参数的函数 Deep Learning 深度学习 一种机器学习技能 类神经网络 非常大量参数的函数 AI/AGI/ML/DL的关系 AI/AGI/ML/DL的关系 2. ChatGPT也就是个公式，AI画图也是个公式 Transformer是类神经网络的一种 G/P/T AI画图也是公式 Transformer是类神经网络的一种 Transformer是类神经网络的一种 G/P/T G/P/T AI画图也是公式 AI画图也是公式 3. ChatGPT就是文字接龙 语言模型 答案有限，把复杂的问题变成分类问题 生成策略 Autoregressive Generation 回归 关系 语言模型 答案有限，把复杂的问题变成分类问题 语言模型 答案有限，把复杂的问题变成分类问题 生成策略 Autoregressive Generation 回归 生成策略 Autoregressive Generation 回归 关系 关系 第2讲：生成式AI厉害在哪里，从「工具」变为「工具人」 1. GPT4大升级，贵有贵的道理 2. 不要问ChatGPT能做什么，要问你想要ChatGPT帮你做什么 对比了下，kimi没法生成图片，告诉了我可以借助其他工具 但是智谱清言甚至写了python代码，帮我生成了文字云！ 智谱清言 Kimi 智谱清言 智谱清言 Kimi Kimi 3. 我可以做什么 a. 改不了模型，改变自己，用好模型 更清楚的指令/提供额外资讯 b. 训练自己的模型，调整开源模型参数 注意，可能衍生很多问题 a. 改不了模型，改变自己，用好模型 更清楚的指令/提供额外资讯 b. 训练自己的模型，调整开源模型参数 注意，可能衍生很多问题 第3讲：训练你自己 神奇咒语 1. 讲清楚的能力（模型有一般人的知识和理解能力，但是不了解你的事情），而不是特定格式的prompt 2. 神奇的模型咒语，提升准确率https://arxiv.org/abs/2312.16171 a. CoT（Chain of Thought模型思考）Take a deep breath, Let's think step by step深呼吸，一步步来 i. 但是这个不是对所有模型试用（更新的3.5，正确率提升有限） i. 帮助看图，解数学题 ii. 解释自己的答案后再提供解决方案，解决方案更优 b. 情绪勒索：这件事真的对我很重要This is very important to my career c. 更多的有用咒语 i. 直接明确的要求：要做什么 ，不要干什么“”可能听不懂 ii. 对模型有礼貌没有用，请xx，谢谢xx a. CoT（Chain of Thought模型思考）Take a deep breath, Let's think step by step深呼吸，一步步来 i. 但是这个不是对所有模型试用（更新的3.5，正确率提升有限） i. 帮助看图，解数学题 ii. 解释自己的答案后再提供解决方案，解决方案更优 i. 但是这个不是对所有模型试用（更新的3.5，正确率提升有限） i. 帮助看图，解数学题 ii. 解释自己的答案后再提供解决方案，解决方案更优 b. 情绪勒索：这件事真的对我很重要This is very important to my career c. 更多的有用咒语 i. 直接明确的要求：要做什么 ，不要干什么“”可能听不懂 ii. 对模型有礼貌没有用，请xx，谢谢xx i. 直接明确的要求：要做什么 ，不要干什么“”可能听不懂 ii. 对模型有礼貌没有用，请xx，谢谢xx iii. 保证你的答案客观没有偏见。避免刻板印象 iv. 做得好给你小费，做不好给你处罚 3. 用AI来找神奇咒语 a. 增强式学习 b. 让大模型自己思考 a. 增强式学习 b. 让大模型自己思考 4. 提供context a. 前提 互联网人的mac和化妆师的mac b. 资讯 把文档/新闻丢给gpt a. 前提 互联网人的mac和化妆师的mac b. 资讯 把文档/新闻丢给gpt 5. 提供范例 a. 错误的范例，也会正确的表达“错误” 2.0 好好读 1.0 a. 错误的范例，也会正确的表达“错误” 2.0 好好读 1.0 2.0 好好读 2.0 好好读 1.0 1.0 6. 没有模型被训练，所以会“失忆” 第4讲：训练你自己 拆解问题与使用工具 1. 拆解复杂的任务，你要先想清楚如何拆解 a. 拆解任务：一步步思考 b. 自我反省，能检查出来自己的错误，比如“幻觉” 文字接龙，而非真实记忆 i. 答案是否正确 ii. 是否符合法律/道德 iii. 仍然是当年那个少年哈哈哈哈哈哈哈 c. 每次答案都不同：文字接龙是概率答题，掷骰子给答案（没有资料库） a. 拆解任务：一步步思考 b. 自我反省，能检查出来自己的错误，比如“幻觉” 文字接龙，而非真实记忆 i. 答案是否正确 ii. 是否符合法律/道德 iii. 仍然是当年那个少年哈哈哈哈哈哈哈 i. 答案是否正确 ii. 是否符合法律/道德 iii. 仍然是当年那个少年哈哈哈哈哈哈哈 c. 每次答案都不同：文字接龙是概率答题，掷骰子给答案（没有资料库） 2. 组合拳 Tree of Thoughts (ToT) • Algorithm of Thoughts • Graph of Thoughts Tree of Thoughts (ToT) • Algorithm of Thoughts • Graph of Thoughts Tree of Thoughts (ToT) Tree of Thoughts (ToT) • Algorithm of Thoughts • Graph of Thoughts • Algorithm of Thoughts • Graph of Thoughts 3. 使用工具 搜索引擎（警惕“幻觉”） + RAG（给资料库/让它上网搜） 写公式Program of Thought (PoT) 还能自己执行 GPT4 • 数学题 • Python 文字生图AI (DALL E) 留个作业 prompt Plug in 上千个工具 自己学习使用工具 留个作业 搜索引擎（警惕“幻觉”） + RAG（给资料库/让它上网搜） 写公式Program of Thought (PoT) 还能自己执行 GPT4 • 数学题 • Python 文字生图AI (DALL E) 留个作业 prompt Plug in 上千个工具 自己学习使用工具 留个作业 搜索引擎（警惕“幻觉”） + RAG（给资料库/让它上网搜） 搜索引擎（警惕“幻觉”） + RAG（给资料库/让它上网搜） 写公式Program of Thought (PoT) 还能自己执行 GPT4 • 数学题 • Python 写公式Program of Thought (PoT) 还能自己执行 GPT4 • 数学题 • Python 文字生图AI (DALL E) 留个作业 prompt 文字生图AI (DALL E) 留个作业 prompt Plug in 上千个工具 Plug in 上千个工具 自己学习使用工具 留个作业 自己学习使用工具 留个作业 4. 记得，语言模型只会一件事，文字接龙 第5讲：训练不了人工智慧？你可以训练你自己 (下) — 讲語言彼此合作，把一个人活成一个团队 1. 模型合作：让合适的模型做合适的事情（展示平台为你服务的不一定是同一个模型，后台自动调用不同的模型） a. 成本最优解：GPT 4厉害但是高昂，有其他便宜的模型能解决基本的问题 b. 能力最大化：透过API呼叫不同的语言模型让模型彼此讨论，更能激发语言模型的能力，结果会越好 a. 成本最优解：GPT 4厉害但是高昂，有其他便宜的模型能解决基本的问题 b. 能力最大化：透过API呼叫不同的语言模型让模型彼此讨论，更能激发语言模型的能力，结果会越好 2. 模型讨论： a. 模型之间怎么讨论？还没有最优解 研究中的问题 a. 模型之间怎么讨论？还没有最优解 研究中的问题 3. 讨论的结果怎么判定 裁判模型判决 讨论太短，需要prompt强制引导 Prompt引导： 不需要完全按照对方的想法，你可以有不同的意见 裁判模型判决 裁判模型判决 讨论太短，需要prompt强制引导 Prompt引导： 不需要完全按照对方的想法，你可以有不同的意见 讨论太短，需要prompt强制引导 Prompt引导： 不需要完全按照对方的想法，你可以有不同的意见 4. 模型扮演不同的角色，并优化团队，可以做专业分工 给不同的语言模型打绩效，淘汰低分模型 实际案例，可以在这里调用不同的模型 由AI组成的社群（看视频！） 给不同的语言模型打绩效，淘汰低分模型 给不同的语言模型打绩效，淘汰低分模型 实际案例，可以在这里调用不同的模型 实际案例，可以在这里调用不同的模型 由AI组成的社群（看视频！） 由AI组成的社群（看视频！） 第6讲：大型语言模型修练史 — 第一阶段: 自我学习，累计实力 1. 找参数的挑战 对算力的挑战 深度学习/机器学习 a. 「超参数（hyperparameter）」 设定 「最佳化（Optimization）」 b. 训练失败后，要不断的换超参数再上一次！ c. 训练成功，但是测试失败 i.