第264章 哈欠

。ChatGPT 在 GPT3.5 的基础上引入了 RLHF（reinforcement learning from human feedback）

技术，通过将人类的日常对话的语言习惯嵌入模型，并引入价值偏好，使得模型的输出满足人类的

意图。微调过程分为预训练、监督微调、设计奖励模型和反馈优化。桑基韬等人根据 ChatGPT 的对

话对象和定位将其应用分为四个层次：数据生成器、知识挖掘器、模型调度器和人机交互界面。在

多模态领域，Visual ChatGPT、MM-ReAct 和 HuggingGPT 让视觉模型与 ChatGPT 协同工作来完成视

觉和语音任务。

除此以外，许多类 ChatGPT 的大模型也同样在自然语言处理方面展示出来了较好的效果。

LLaMA 是应该从 7billion 到 65billion 参数的语言模型，不需要求助于专有的数据集。清华大学

提出了一种基于自回归填充的通用语言模型 GLM 在整体基于 transformer 的基础上作出改动，在一

些任务的表现上优于 GPT3-175B。

大语言模型，例如 GPT 系列

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