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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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