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本文目录一览：

• 1、如何构建GPT——数据标注篇
• 2、Chat-GPT学习笔记-3
• 3、ChatGPT背后大功臣,和时代要红利

如何构建GPT——数据标注篇

数据标注的核心目标通过标注为文本数据添加结构化标签（如意图、实体、情感），使模型能够学习文本中的模式并生成符合语境的响应。标注数据需覆盖多样性场景，确保模型具备泛化能力。数据标注流程数据收集与预处理 来源：客户互动记录（常见问题、支持查询）、网站、论坛、社交媒体等。

构建GPT中的数据标注主要包括以下几个关键步骤：数据收集和预处理：从网页、书籍、文章等多种来源收集文本数据。使用自动方法进行文本数据的预处理，如去噪、分词等，但最终的数据准确性和一致性需要通过人工过程保证。数据标注：文本标注：对文本数据进行序列标注、关系标注、属性标注和类别标注。

数据标注在GPT中的应用包括数据审核、清洗、加工和挖掘，特别是非结构化数据的结构化处理。标注数据通常以JSON、XML格式交付，包括图像、语音、文本、视频等。文本标注也可使用TXT格式。其他数据，如医学影像数据，需单独定义输出标准。DICOM类型的数据需存储在DICOM数据集中。

人才质量：制约行业发展的关键因素专业标注人才短缺：数据标注需结合领域知识（如医疗、法律），但当前从业者多缺乏系统培训，导致标注质量参差不齐。AI优评的解决方案：人才评价体系：与权威机构合作，建立科学考评标准，颁发《人工智能技术服务-数据标注与审核》证书，提升从业者专业水平。

核心思想 基于大模型的数据标注方法的核心思想是，利用已标注的数据集D_labeled，构建一个基于LLM的数据标注器L。该标注器能够对任意输入数据x进行准确标注，输出预测标签y_pred。整个过程旨在实现数据标注的自动化，减少对专家人力的依赖。

Chat-GPT学习笔记-3

Chat-GPT学习笔记核心内容总结如下：Chat-GPT与NLP的关系NLP（自然语言处理）是计算机科学中研究人类语言与计算机交互的学科，涉及语言学、编程、数学（概率统计、线性代数等）知识。Chat-GPT基于NLP技术，通过理解人类语言实现问答交互。其核心是让计算机解析语义并生成合理回应。

IntroductionChatGPT原理大语言模型（LLM）基础：基于前面几个词预测下一个词，以此类推生成文本。ChatGPT的特殊性：使用引入RHLF算法（根据人类反馈强化学习算法）的instruction tuned LLMs（指令调整后的大语言模型）。

GPT作为基础的语言模型，通过自监督学习的方式，构建了无标签数据集上的预训练模型。GPT2将注意力集中在了zero-shot场景，即无需额外微调即可应用于多种任务。GPT3则将关注点转向了Few-shot学习，即在有限数据情况下，模型能够实现高效学习与应用。

ChatGPT的角色：作为内容生成核心，提供多风格、多语言的文本输出，并通过微调（Fine-tuning）适配特定领域（如科技、美妆、教育）。优化技巧：使用Prompt Engineering（提示工程）控制输出质量，例如：“以小红书爆款笔记风格，生成10条关于‘ChatGPT写作技巧’的文案，每条包含3个emoji和1个话题标签”。

成交话术可参考同行朋友圈，强调“专业教师批改”“提升学习效率”等卖点。服务交付与GPT应用 接到订单后，在ChatGPT中输入指令：“假设你是一名[学科]教师，请批改以下作业，按[评分标准]给出得分及评价意见。

GPT3： 模型规模：参数量巨大，是GPT2的进一步升级。 Fewshot学习能力：在有限数据情况下，模型能够实现高效学习与应用。 直接应用：能够直接应用于多种任务，而无需进行梯度更新或微调。 数据集构建：通过对抗学习和去重等策略构建高效学习的数据集。

ChatGPT背后大功臣,和时代要红利

1、ChatGPT背后的“大功臣”是高性能计算（HPC），而时代红利则源于HPC与AI、大数据融合驱动的算力需求爆发。

2、ChatGPT的上线引爆科技圈，其背后软硬件与数据集产业链迎来发展机遇，算力、AI应用相关领域值得关注。ChatGPT的核心能力与影响ChatGPT是OpenAI推出的基于GPT-5微调的对话模型，具备以下特点：交互体验：界面简洁，支持持续语境对话，用户黏性强。

3、从工具到时代的跨越ChatGPT 并非孤立的技术产物，而是 AI 智能时代“第一朵浪花”。其背后是算力、算法、数据的三重突破，预示着人类将进入一个“无市场化、无资本化”的新阶段——技术可能成为公共品，资源分配更依赖算法而非市场机制。这一过程中，如何平衡效率与公平，将是核心命题。