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2. 人设对话中的大语言模型技术(李忻玮).pdf

上传人: 2*** 编号:144956 2023-10-28 33页 9.49MB

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本文主要探讨了大语言模型技术在人设对话中的应用,以及如何通过指令微调实现模型的低秩适应。核心数据包括:大语言模型(LLM)的参数量,训练过程中对齐技术的作用,以及指令注入和偏见的风险。关键点如下: 1. 大语言模型(LLM)技术:文章介绍了大语言模型的概念、训练过程以及其在人设对话中的应用。大语言模型具有解决复杂任务和体现通用人工智能的潜力。 2. 指令微调:为了实现大语言模型在特定人设对话中的能力,文章提出了指令微调的方法。通过使用自然语言描述的混合多任务数据集进行微调,使模型能够正确遵循新的任务指令。 3. 指令微调数据集特点:多轮对话、自然语言描述指令、混合多领域多种任务类型等。 4. 微调开源模型:文章提到了使用LoRA方法对大语言模型进行指令微调的优势,如训练成本低、切换使用场景或者人设时只需要切换LoRA子模型等。 5. 风险与挑战:文章讨论了大语言模型训练中的对齐技术,以及指令注入和偏见的风险。指令注入攻击可能会导致prompt泄露、不受控制的输出内容、对齐失效等。 6. AIGC x RTE 解决方案架构图:文章最后提到了AIGC x RTE解决方案架构图,以感谢参与问卷调查的读者。 综上所述,本文主要关注了大语言模型技术在人设对话中的应用及其挑战,提出了指令微调的方法以实现模型的低秩适应,并讨论了相关风险和偏见问题。
"大语言模型如何实现人设对话?" 如何通过大语言模型打造完美伴侣?" 大语言模型在直播领域的应用前景如何?"
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