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ChatGPT与AI革命 自从ChatGPT发布以来，全球各大科技公司纷纷投入资源，开发与之对标的通用大模型，如百度的文心一言、阿里巴巴的通义千问、华为的盘古大模型等。ChatGPT的出现标志着AI革

ChatGPT的优点 处理多任务的能力 在ChatGPT发布之前，NLP领域的工程师们通常需要为特定任务开发专门的模型，如分词、实体识别、文本分类等。这种方法需要大量的定制化工作，类似于手工业模式。C

ChatGPT及其相关模型的学习笔记 在学习ChatGPT的原理时，我们不仅需要理解其模型结构和训练方法，还要深入了解数据和算力在其中的关键作用。就像学习烹饪不仅需要菜谱，还需要了解食材和厨具的选择。

RLHF方法概述 RLHF（带有人类反馈的强化学习）是一种用于训练语言模型的方法，旨在提高模型对人类指令的响应能力。传统的监督学习方法在处理复杂的自然语言任务时存在局限性，而RLHF通过引入人类反馈，

从基本概念到 NLP 应用与挑战 一、引言 强化学习在 2017 年 AlphaGO 打败柯洁时备受关注，其展现出的强大能力让世人惊叹。而 ChatGPT 又将强化学习引入自然语言处理（NLP）领域。

模型训练基础：GPT 中的 few-shot 小样本学习 在自然语言处理（NLP）领域，模型训练策略的演变经历了四个主要阶段：纯监督学习、预训练加微调（finetune）、小样本学习（few-shot

神经网络训练基础与ChatGPT模型训练深度解析 一、监督学习的基本原理与应用 监督学习是机器学习中最基础也是最重要的学习方式。它通过已标注的输入和输出数据来学习一个映射函数，类似于老师通过例题教导学

GPT模型架构与解码机制深度解析读书笔记 一、架构设计的演进 1. 编码器-解码器的起源 最早源于机器翻译领域,用于解决序列转换问题 这种架构模拟了人类的思维过程:接收信息(编码)->思考处理(中间层

ChatGPT 与 NLP 的发展历程 基于强化学习的 NLP ChatGPT的发展路线 GPT 初代 GPT 的语言建模 语言模型的编解码 GPT-2 GPT-3 大模型中的大模型 GPT-3 里的