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12222334455https://huggingface.co/togethercomputer/GPT-NeoXT-Chat-Base-20B77899语言知识世界知识语言学任务:词性、句法、组块语义任务:语义匹配、关系抽取等世界知识任务:指代消解猴子吃了那个香蕉,因为它饿了猴子吃了那个香蕉,因为它熟透了函数ff自然然在己f测试训练ff超强的文本建模能力:25K英文单词的理解任务泛化能力:数千种任务统一框架学习后,部分无标注数Chungetal.ScalingInst标注数据训练模型模型评测模型部署相同任务的微小需求变化,需要30%-70%的重新开发成本,无大规模语言模型构建通用能力注入大规模语言模型构建通用能力注入特定任务使用情感分析信息抽取分类阅读理解情感分析信息抽取分类阅读理解任务数据任务数据↓ 任务指令构造结果互联网图书百科↓ 任务指令构造结果互联网图书百科大模型【文章输入】,上述文章中包含哪些公司主体?【文章输入】,从上述文章提取2022年公司主营业务收入【数据】,根据上述数据,书写2023年第一季度财报摘要{{{{问题回答对话系统语义匹配实体识别情感分析事件抽取聚类分类问题回答对话系统语义匹配实体识别情感分析事件抽取聚类分类【文章输入】,上述文章中包含哪些公司主体?【文章输入】,从上述文章提取2022年公司主营业务收入【数据】,根据上述数据,书写2023年第一季度财报摘要【句子输入】,上述文本是关于信用卡还是贷款业务?大模型时代从单个小任务的研究,转向一类对话交互方式,使得先发优势更加明显,用户数据无法CodexInstructGPTCode-davinci-001Text-davinci-001厂Code-davinci-002Text-davinci-002Text-davinci-003ChatGPT基础大模型训练!指令微调代码生成基于强化学习的人类反馈学习大模型需要:命名实体识别对比100.00%90.00%80.00%70.00%60.0

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