一、本堂课重点内容
1.NLP 模型训练的四个阶段：纯监督学习、预训练+微调（Finetune）、小样本学习（In-context Learning）、强化学习（RLHF）。
2.ChatGPT 的训练核心：基于大规模语言模型预训练，结合 In-context Learning 和 RLHF 技术，增强模型的多任务处理能力和对自然语言指令的适应性。
3.In-context Learning 特点：通过上下文引导，模型在不需要额外微调的情况下完成任务。
4.小样本学习模式：包含 Zero-shot、One-shot、Few-shot，提供不同程度的任务示范来指导模型完成新任务。
5.当前挑战：小模型效果有限，超大规模神经网络是实现高级人工智能的关键。
二、详细知识点介绍
- 纯监督学习
定义：通过标注数据完成特定任务。
数据结构：通常为【文本，标注信息】，如文本分类、实体识别、机器翻译等。
局限性： 依赖大量标注数据，制约模型扩展。 模型仅针对单一任务，无法泛化处理多个任务。 泛化能力差，对未见过的数据表现不佳。
- 预训练+微调（Finetune）
核心思想：在大规模未标注数据上预训练语言模型，再通过少量标注数据微调，适应具体任务。
优点： 模型预先具备语言能力，微调速度更快，效果更好。 减少标注数据需求，提升泛化能力。
类比：训练 AI 就像教育孩子——有“基础知识”（预训练）的孩子学习新内容更快。
- 小样本学习（In-context Learning）
原理：通过上下文信息提示模型任务内容，不需要额外训练即可完成任务。
方法： Zero-shot：无示范，直接完成任务。 One-shot：提供一个示范样例。 Few-shot：提供多个示范样例，帮助模型理解任务。
数据组织方式：在预训练阶段构建多种任务场景，让模型学会处理多任务输入。
优点：扩展了模型的任务适应性。
局限性： 输入形式较死板，不适应灵活自然语言指令。 对小规模模型效果不佳，且容易产生错误或偏见。
- Prompt 学习
定义：通过自然语言编写的简短指令指导模型完成任务。
与 Few-shot 的区别： Few-shot 提供具体示范样例。 Prompt 通过语言描述明确任务目标。
优点：结合自然语言指令，提升模型对任务的理解。
- 超大规模模型的重要性
小样本学习和 In-context Learning 仅在超大规模模型（如 GPT-3，1750 亿参数）上表现良好，小规模模型效果有限。
三、课后个人总结
进化之路：NLP 模型训练策略经历了从纯监督学习到预训练+微调，再到小样本学习和 RLHF 的演进，每一次创新都极大地扩展了模型能力。
技术核心：ChatGPT 的成功得益于大规模预训练和对人类指令的精准响应，这种基于上下文的任务完成方式革命性地提升了模型的泛化能力。
实践启发：小样本学习的 Few-shot 和 Prompt 方法提供了快速适应新任务的路径，但依然依赖超大规模模型的强大表达能力。
未来展望：NLP 的发展不仅需要更高效的模型训练策略，还需解决模型生成内容的可靠性和公平性问题。
