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生成然后用其他模型

指导连续性也可以多种语言模型联合使用例如如下的输出方式 研究了多种这种大模型组合使用或者外挂其他工具的场景和案例这个其实很容易想到就不赘述了可以自己去看 设计变革——大模型的设计方法 : p 这个可以说是目前最高效的工具了。虽然之前火爆的主要是图像的扩散模型但是未来像各种模式的富媒体生成应该都可以沿用扩散模型的思路实现。但是我的直观感觉是扩散模型的抽象度其实并不够高。 相比语言模型扩散模型更像是从信息的各种形式中归纳出来的一种范式。虽然自从电视出现后图像信息承载了人类社会的信息 量声音信息承载了的信息量但是这种 直接归纳得到的范式我觉得抽象效率并不够高 印尼手机数据库 很有可能未来会被其他更加通用高效的工具所替代掉。 设计变革——大模型的设计方法 语言模型之于序列预测 目前国内外看到的大模型的各种应用还属于比较基本的能力复现使用但是即使是这样大模型已经在相当大的范围内可以得到应用。大模型的主要能力可以抽象到四个方面 范式转换能力相同类型的信息从一种范式转换为另一种范式其信息量进行了一定的压缩例如 给出一段详细的文字描述将其转换为图片或者视频输出; 语音识别和语音合成其实可以 算作语音转文本和文本转语音的范式转换; 给出 白俄罗斯电话号码列表 详细的需求描述让转换成代码; 给予明确详细的指令和情景分析让机器人执行动作; 文字和图像排版; …… 明确范式的内容输出给出简短的信息要求填充更多的信息量输出因为信息量增加实际上不符合信息论原理所以这种输出的信息本质上来源于预训练的数据中所以这种应用会有两个局限 预训练没有见过的数据没法给出很好的效果甚至可能输出都是幻觉因为往往预训练数据很多可以做这样的实验如果你给一些反人类对话习惯的会话方式比如每句话都要强调一下相同的内容和前提就会发现在会话过程中越来越。