随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）以微软 OpenAI 为代表，初次问世，为新一次的 AI 革命打响了第一枪。在短短的几个月内，GPT-3.5 和 GPT-4 的加持下，New Bing、Copilot、Cursor 等产品也相继问世，推动了产品开发的新思路。国内厂商也紧随其后，百度文心一言、华为盘古大模型、阿里通义千问、讯飞星火认知大模型相继发布。
提示工程是一种相对较新的学科，专门用于开发和优化提示，以高效地使用语言模型（LM）来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型（LLMs）的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量，例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。
本文基于谷歌云的官方视频：《Introduction to Large Language Models》 ，使用 ChatGPT4 整理而成，希望对大家入门大语言模型有帮助。
在人工智能时代的今天，为了消除愿景与现实之间的鸿沟，以好奇心和想像力去（向人工智能机器）提出问题、提出好问题，越发显得格外重要了，其余的“智能体力活儿”交给您的 AI 助手去办吧。
近年来，大模型如 ChatGPT 等愈发强大的生成能力一次次引爆行业讨论。你真的玩明白 GPT 等等 AIGC 工具了吗？它是否足够“听话”、理解并满足你所有的需求？提示词工程是激活大模型能力的关键所在。可以说谁掌握 Prompt Engineering 能力，谁就拿到了激活大模型强能力的钥匙。本篇文章讲述了 Prompt Engineering 的基础实用技巧和进阶操作门道，无论你是 AIGC 入门小白还是已上手的玩家，看完文章将会有新启发。欢迎阅读~
官方链接：https://mp.weixin.qq.com/s/nhB7Hsjz_aLkSrUT0mqHWw
ChatGPT，一款基于GPT-3.5架构的大型语言模型，可以提供广泛的知识和信息。在这篇文章中，我将介绍一些关于ChatGPT的背景、功能和使用方式的信息。
不到40天，ChatGPT的日活量已突破千万！而当年同样引起轰动的Instagram达到这一成就足足花了355天。
Prompt工程是一种相对较新的学科，用于开发和优化提示，以有效地使用语言模型（LMs）进行各种应用和研究主题。Prompt工程技能有助于更好地理解大型语言模型（LLMs）的能力和局限性。研究人员使用Prompt工程来改善LLMs在各种常见和复杂任务上的能力，
首席信息官和IT决策者需要询问一些问题，以了解企业如何以及为何使用第三方顾问来规划其混合云战略，并推出变革措施。
《通用人工智能的火花：GPT-4早期实验》是微软今年3月发表的一篇重要的GPT论文，引发了广泛的关注和讨论，论文原文是英文版，长达 154页，但中文版本还无人翻译，本文是整理了这篇论文的主要内容，做一个精华版，方便大家阅读。
大语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进步，为广泛的应用提供了一种非常有用的、与任务无关的基础。然而，直接应用 LLMs 去解决特定领域的复杂问题会遇到许多障碍，这些障碍源于领域数据的异质性、领域知识的复杂性、领域目标的独特性以及约束的多样性（例如不同的社会规范、伦理标准、宗教信仰等）。领域专业化是让 LLMs 在许多应用中实际投入使用的关键甚至是前提。因此，随着 LLMs 开始应用在越来越多的领域中的，领域专业化的技术在近期获得了加速发展和关注，而一份全面且系统的回顾能更好地总结和引导这一领域的持续工作。
在本系列前面两篇文章中我一直在讨论Data Fabric，并给出了一些关于Data Fabric中的机器学习和深度学习的概念。并给出了我对Data Fabric的定义:
提示工程是一门相对较新的学科，用于开发和优化提示，以便为各种应用程序和研究主题有效地使用语言模型(lm)。快速的工程技能有助于更好地理解大型语言模型(llm)的功能和局限性。研究人员使用即时工程来提高llm在广泛的常见和复杂任务上的能力，如问题回答和算术推理。开发人员使用提示工程设计与llm和其他工具接口的健壮而有效的提示技术。
之前树先生教过大家如何利用微调打造一个垂直领域的 LLM 专属模型。但是微调一方面需要专业知识，通常需要很多计算资源和时间，以便在不同的超参数设置上训练多个模型并选择最佳的一个，另一方面动态扩展比较差，新增和修改原有的数据都要重新微调一次。总得来说对非专业人员不友好。
就在刚刚，Anthropic正式发布了全新的Claude 2，并推出了更加便捷的网页测试版（仅限美国和英国的IP）。
在预训练之后，LLMs可以获得解决各种任务的通用能力。然而，越来越多的研究表明，LLMs的能力可以根据特定目标进行进一步的适应调整。在本节中，我们介绍了两种主要的适应预训练LLMs的方法，即指令调整和对齐调整。前一种方法主要旨在增强（或解锁）LLMs的能力，而后一种方法旨在将LLMs的行为与人类的价值观或偏好相一致。此外，我们还将讨论快速模型适应的高效调整方法。接下来，我们将详细介绍这三个部分。
原文链接：https://chendq-thesis-zh.readthedocs.io/en/latest/
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