Deep Dive into LLMs like ChatGPT

本文深入探讨了大型语言模型（LLMs）如ChatGPT的工作原理和训练过程。首先介绍了预训练阶段，模型通过处理互联网上的文本数据来获取知识。接着，监督微调阶段通过人类标注者提供理想的助手响应来训练模型。最后，强化学习阶段允许模型通过试错学习来优化其回答能力。尽管模型在许多领域表现出色，但仍存在幻觉和计算能力不足等问题。未来，模型将变得更加多模态，并能够更好地进行长时间的任务处理。