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ChatGPT技術(shù)、國產(chǎn)化嘗試和開源模型?背景?2)存在什么樣的問題？?3)學(xué)習(xí)三階段?4)數(shù)據(jù)組織和效果評估產(chǎn)化?1)背景與問題?2)解決思路?3)效果與實踐源模型?1)中文開源模型?2)基于自有數(shù)據(jù)訓(xùn)練出本地模型為什么這么受歡迎：1)更好的理解用戶意圖與生成能力---->更好的效果；2)便利的使用形式(對話機(jī)器人)----->人人都能使用戶意圖來生成1.真實用戶輸入的監(jiān)督學(xué)習(xí)2.獎勵函數(shù)，評價模型的生成效果3.基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，生成更符合人類需要的內(nèi)容?冷啟動：?三部分?jǐn)?shù)據(jù)(77K真實數(shù)據(jù))：?背景與問題：持與服務(wù)以歐美為主要市場的美元計價國內(nèi)多數(shù)用戶可能承受不了。?分步走：?1)百億參數(shù)的中文模型的預(yù)訓(xùn)練；?3)對話化?--------相關(guān)工作：gogleflan-t5,相關(guān)工作：gogleflan-t5,metaopt-iml1.三大統(tǒng)一：統(tǒng)一模型、統(tǒng)一數(shù)據(jù)形式、統(tǒng)一使用方式；2.1000億中文字詞級別token無監(jiān)督學(xué)習(xí)，億級下游任務(wù)數(shù)據(jù)，累積學(xué)習(xí)1.5萬億中文字詞級別token3.支持20多種任務(wù)上的零樣本使用(文本理解類、抽取類、生成累任務(wù))?移除了文本理解類和抽取類任務(wù)?加強(qiáng)了問答、對話和生成類任務(wù)的學(xué)習(xí)抗干擾數(shù)據(jù)使得模型可以在必要時忽略無關(guān)的上下文；HuggingfaceHuggingface?支持問答、多輪對話和各類生成任務(wù)GithubModelScopeModelS數(shù)據(jù)組織針對單輪問答或生成：針對多輪對話：下列問題：沃含腐殖質(zhì)及排水良好的插法及壓條法繁殖。殖？?差距：?基于真實用戶反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)?可能的問題：?進(jìn)一步提升效果：?2)真實用戶反饋數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)(彌補(bǔ)分布差異

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