Deep Dive into LLMs like ChatGPT

大型语言模型（LLM）如ChatGPT的工作原理涉及多个阶段。首先是预训练阶段，模型从互联网上获取大量文本数据，形成知识基础。然后，模型通过监督微调（SFT）学习人类数据标注者的理想响应，构建对话能力。最后，强化学习（RL）阶段通过试错法优化模型，使其能够在多种任务中表现出更高的推理能力。尽管这些模型在许多领域表现出色，但仍存在幻觉、计算限制等问题，使用时需谨慎。未来，模型将实现多模态能力，能够处理文本、音频和图像。