如何从宏观层面构建优秀的大语言模型

  大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

  本文介绍核心内容为如何从宏观层面构建优秀的大语言模型,希望对学习和使用ChatGPT的同学们有所帮助。

文章目录

1. 常见误区

  最近在和一些初学大语言模型的同学们进行交流,发现他们对大模型理解存在着一些常见误区:

  1. 模型参数量越大,则模型的效果就会越好。
  2. 模型微调数据量越大,则模型的效果就会越好。
  3. 根据国内外的部分报道或者测评结果,则说明现有的某些模型已经接近或者赶超ChatGPT&#x

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