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第274章 讲座（第3页）

gpt3.5

的基础上引入了

rlhf（reinforcement

learning

from

human

feedback）

技术，通过将人类的日常对话的语言习惯嵌入模型，并引入价值偏好，使得模型的输出满足人类的

意图。微调过程分为预训练、监督微调、设计奖励模型和反馈优化。桑基韬等人根据

chatgpt

的对

话对象和定位将其应用分为四个层次：数据生成器、知识挖掘器、模型调度器和人机交互界面。在

多模态领域，visual

chatgpt、mm-react

和

pt

让视觉模型与

chatgpt

协同工作来完成视

觉和语音任务。

除此以外，许多类

chatgpt

的大模型也同样在自然语言处理方面展示出来了较好的效果。

llama

是应该从

7billion

到

65billion

参数的语言模型，不需要求助于专有的数据集。清华大学

提出了一种基于自回归填充的通用语言模型

glm

在整体基于

transformer

的基础上作出改动，在一

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