chatgpt综述 overview综述

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本文目录一览：

1、大模型训练技巧大揭秘
2、这就是你要找的GPT优化论文指令
3、用GPT润色论文的方法
4、基于大语言模型的信息检索技术(综述)
5、初识LLM之LLM综述
6、【文章综述】LLM驱动的UI自动化:大家都是怎么做的?

大模型训练技巧大揭秘

首先，训练数据的准备至关重要。大模型需要高质量且多样化的数据，包括网页、书籍、对话文本等，以及特定领域的语料如多语言数据和代码。数据清洗和预处理涉及剔除低质量内容、去重、保护用户隐私，以及使用SentencePiece等工具进行分词。

大模型的训练，是一个复杂而精细的过程，可以类比于教导孩子学习语言。这个过程通常分为两个阶段：预训练与微调。预训练阶段，模型通过学习大量数据，掌握基本的语言结构和规则。而微调阶段，则让模型针对特定任务进行优化，提高其在特定场景下的表现。

训练 GPT 的过程大致包括四个主要阶段：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。预训练阶段是整个训练流程的核心，它在超级计算机上利用数千个 GPU 和数月时间处理互联网规模的数据集。此阶段涉及大量数据的预处理，例如标记化（tokenization），以及模型的初始化和优化。

大模型的训练，对计算资源要求极高。完成一次训练，如GPT-4，需要约三个月，使用25000块英伟达A100 GPU。单块GPU功耗400瓦，每秒15万亿次单精度浮点数运算。一次训练用去4亿度电，相当于加热200万立方米冰水至沸腾。全球GPU算力集群电力消耗持续增长，2023年占比0.1%，预计2030年占比2%。

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这就是你要找的GPT优化论文指令

1、输入“修正拼写和语法错误”，可以找到文章中的拼写错误和语法错误，并提供改正建议，例如：文章中可能有一些显而易见的拼写错误或语法错误，使用纠错功能可以快速找到并改正这些错误。改善段落结构逻辑输入“优化段落结构”，可以检查段落缺乏连贯性的地方，并提供建议来加强段落逻辑。

2、首先赋予GPT身份我希望你扮演一位论文优化专家，你需要具备深入了解论文写作规范、文献综述、数据分析和科研方法论的能力。你的任务是帮助学术作者提升论文质量，包括检查论文结构、语言表达、图表展示等方面，并提供针对性的优化建议。

3、论文简单介绍了代码生成的背景，指出闭源模型如ChatGPT和GPT4在各种代码生成基准和排行榜中主导。为了进一步推动开源LLM的代码生成边界，SELF-INSTRUCT方法被用来增强LLM的遵循指令能力。Code Alpaca和Code Evol-Instruct分别采用ChatGPT的SELF-INSTRUCT和各种启发式方法生成代码指令，取得先进结果。

4、打开“原文降-论文AIGC率助手”，输入你的需求。工具会根据你的需求生成文案，你只需要稍微调整一下，就能用了。

5、要使用DeepSeek，你需要先安装这个快捷指令。安装完成后，你可以通过设定一个快捷键或者通过在Spotlight搜索中输入”DeepSeek”来快速启动它。然后，在输入框中输入你要找的文件名或者应用程序名，DeepSeek就会立刻为你找到并打开它。

6、AI写作技巧是关键。AI写作就像一个小朋友，要让它写出好文章，我们需要正确引导。通常，我们可以通过以下步骤来利用AI创作：先做好前置对话，确保AI正确理解我们的意图。提供相关素材，帮助AI理清创作方向。让AI围绕主题生成文章大纲。进一步展开大纲中的小节内容。

用GPT润色论文的方法

1、提高段落可读性输入“提高段落可读性”，根据段落内容和特征在段落结构、句子长度和行文风格等方面给出调整建议。例如：某些段落长度过长，建议使用更短的句子精简段落，使用明确的措辞和避免余枝，则段落读起来更加流畅。

2、在使用GPT进行文章润色时，首先应当提供丰富的背景信息和细节，以便模型有充足的数据来生成高质量的文章内容。这不仅能增加文章的深度，还能确保信息的准确性和完整性。其次，适当调整生成文章的长度限制。通过延长生成长度，可以给予GPT更多的空间来详细阐述观点和想法，使文章更加丰富且具有说服力。

3、借助chatgpt！直接让它帮你给论文润色！咒语如下：请对以下文字进行润色，要求如下：使用严谨的学术逻辑和语言对文字进行润色优化段落结构，确保段落之间的可读性。增加更多细节和具体内容进行同义词的替换修订文字中的错别字和语法错误+《需要润色的内容)。

4、输入“提高段落可读性”，根据段落内容和特征，在段落结构、句子长度和行文风格等方面给出调整建议。

基于大语言模型的信息检索技术(综述)

为了应对这些挑战，需要结合传统方法（如快速响应的基于术语的稀疏检索）与现代神经架构（如具备强大语言理解能力的语言模型）。大型语言模型（LLMs）的出现，特别是以ChatGPT和GPT-4为代表，彻底改变了自然语言处理领域。为了改进IR系统，近期研究探索了利用LLMs的可能性。

综述给出一个清晰的LLM-based agent框架图，图注详细，读者可通过仔细阅读图解理解框架。框架大致如下：agent通过环境获取信息，类似人类用眼睛、耳朵等感知世界，大脑处理信息并驱动四肢行动，四肢改变环境和自身状态。

关键词搜索(Keyword Search)是信息搜索中的基础技术，广泛应用于各类应用，如Spotify、YouTube和Google地图等。其核心算法是Okapi BM25，此算法基于概率检索框架，用于评估文档与搜索查询的相关性。Okapi BM25在信息检索中被搜索引擎用于排序，提高搜索结果的精准度。

初识LLM之LLM综述

当前先进LLM模型主要基于Transformer结构。大模型可分为两类：BERT-style的Encoder-Decoder或Encoder-only以及GPT-style的Decoder-only。掩蔽语言模型(NLM)用于在考虑周围环境的同时预测句子中出现的掩蔽词，这有助于提高对单词的理解和上下文的关系。

大模型LLM综述大模型LLM在涌现能力表现方面展现出强大且多样化的特点，其关键在于对技术的深入理解和灵活运用。数据预处理作为基础，对LLM性能有直接影响，高质量的数据可以显著提升模型效果。基座模型的选择与架构设计是构建高效大模型的关键，它们需要兼顾计算效率与性能表现。

“大语言模型的可解释性综述”这篇综述文章探讨了大语言模型（LLM）的可解释性问题，强调了理解这些模型对于阐明其行为、局限性和社会影响的重要性。文章首先概述了LLM在自然语言处理领域展现的卓越能力，然而，其内部机制的不透明性带来了潜在风险。

M-IT数据集的生成，如LLaVA-Instruct-150k，是通过扩展图像转字幕技术实现的，旨在提升模型的会话和指令执行能力。Hybrid指令调整策略则融合了单模态和多模态数据，以提升整体性能。

传统对话系统依赖规则和检索方法，而深度学习技术的发展推动了基于深度神经网络的多轮对话系统。最近，预训练LLMs显著提高了性能。为什么需要LLM综述本文聚焦于端到端面向任务的多轮对话系统，旨在提供基于LLM的多轮对话系统最新概述。首先，将介绍流行LLMs及其下游任务应用方法。

Agent的整体架构综述给出一个清晰的LLM-based agent框架图，图注详细，读者可通过仔细阅读图解理解框架。框架大致如下：agent通过环境获取信息，类似人类用眼睛、耳朵等感知世界，大脑处理信息并驱动四肢行动，四肢改变环境和自身状态。