任务存在一些关联的可能语言模型学到了一些更高层次的潜在语言关联这个现象并没有办法在任意一个任务上就凭空出现。 ② 因为模型数据量和规模的扩大模型从语言本身学到了更深层的东西把他们存储在了中。 下面有一个例子是我使用中发现的一种典型现象如果P帮助你决策在引导下P可以主动询问一些做决策缺失的信息并做到稳定复现但是p即使给出Pp也无法稳定实现。
这个应该就是语言模型慢慢具备了常识国内 阿联酋 WhatsApp 号码 很多复刻的大模型其实主要不足也就在这里。 但是常识其实我觉得是一个很抽象的词汇它可能包括了历史的沿袭主体和主体属性主体间关系等很多方面这些问题也放在下篇文章再讨论吧。 设计变革——大模型的设计方法 ③ 模型和数据量的扩大导致模型对于语言的表达理解更深了同样的一句话P已经都可以理解p则会给出完全不同的回应虽然每种回应包含的
信息量都有巨大差异但是即使选择信息量最小的一种提示方式P也可以立刻反应过来而这种非显性的交流更加接近真实场景中人的会话方式 你没有什么需要我提供的信息来提供具体建议吗反问质疑提示 你没有什么要问我的吗反问质疑 你有什么要问我的嘛缺失提示信息也没有反问和质疑态度 中有类似的 测试任务集合p:__但是我感觉上的测试集偏向于知识推理(, ?)而不是一些基。