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些世界抽象问题基于

不同的抽象维度的深度理解去设计基础的大模型。同时这类工作依旧需要一定的算法理解但是理解深度要求就浅的多了因为实际操作定义可能是最终任务而不是子任务这让理解成本降低了很多。 行业应用的设计者这类设计者则更加关心具体应用场景的问题对于应用场景的理解力应用场景的会话范式和成立前提决定了该如何定义应用场景的精调数据集这项工作虽然门槛基本没有了但是因为几乎只有数据一个影响因素了数据集定义质量 就是关键而数据集定义取 决于对于场景的理解深刻度有多少。 大模型方案 新西兰移动数据库 的设计 就像上面提到的大模型让一些中间状态的子任务词性句法依存指代消解语义角色标注等等都不再具有研究意义甚至这类在大部分通用场景下也不需要单独再做为一个独立子任务进行方案和研究设计。但是目前其实针对大模型的效果测试集中其实依旧可以看见这些子任务的身影。 设计变革——大模型的设计方法 测试集中的传统P任务p:___ 研究可以更多的关注于最终任务诸如完形填空机器翻译摘要总结情感分类等等。 这种最终任务的理解成本就变低了 很多比如即使没有阅读过P领域的研究也大概都 阿根廷电话号码列表 可以通过简短的介绍大概知道上面哪些最终任务是什么意思以及大概的应用场景是什么。 中间任务的消失和任务解决越来越端到端化的趋势让大模型设计者更加需要具有对于一些技术外的抽象现实任务本质的深刻理解。例如对于p的场景来说对于什么是会话什么是写作的理解就是对于这种任务场景的洞察力的体现。 作为设计者来说算法知识需要了解的更少了怎么能够从对于世界的理解中抽象出一。