使用ChatGPT API构建系统1——大语言模型、API格式和Token

Summary

本视频提供了对OpenAI的大型语言模型工作原理的全面概述，从它们是如何训练的，到令牌化器如何影响输出，以及聊天格式如何指定系统与用户消息。视频深入探讨了监督学习如何成为训练这些模型的核心构建块，以及如何通过预测下一个词来构建大型语言模型。此外，还介绍了基本模型与指令调整模型的差异，以及如何通过人类反馈进行强化学习来提高模型质量。最后，视频还提供了关于如何安全地调用OpenAI API、如何有效地利用提示以及如何通过聊天格式来精细控制模型输出的实用技巧。

Takeaways

• 😀 LMs are trained using supervised learning to predict the next word given a sequence of words
• 😃 Instruction-tuned LMs like ChatGPT try to follow instructions rather than freely generate text
• 🤓 The tokenizer breaks text into commonly occurring sequences called tokens
• 😮 Reversing words is hard for LMs because they see tokens, not individual letters
• 📝 The chat format lets you specify system and user messages to control the LM's behavior
• 👍 Getting human feedback helps further improve LM quality over time
• 🔢 On average each token is about 4 characters or 3/4 of a word long
• ⚠️ Storing API keys locally is more secure than having them in plain text
• 🚀 Prompting lets you build AI apps much faster than traditional ML methods
• 📋 This doesn't work as well for structured/tabular data as for text

Q & A

大型语言模型是如何工作的？

大型语言模型通过使用监督学习来预测下一个词汇，基于大量的文本数据进行训练，从而能够在给定的文本片段后预测出最可能的下一个词汇。

在训练大型语言模型时，监督学习是如何应用的？

在监督学习中，模型通过学习输入和输出（X到Y）的映射关系，使用标记过的训练数据来进行学习。例如，通过给定的句子片段预测下一个词汇。

什么是基础语言模型和指令调整语言模型？

基础语言模型通过文本训练数据重复预测下一个词汇。指令调整语言模型则进一步通过微调，让模型能够根据输入的指令产生输出，从而更好地遵循指令。

指令调整语言模型的训练过程是怎样的？

首先训练一个基础语言模型，然后通过在更小的示例集上进行进一步的微调，这些示例显示了如何根据指令生成响应。这个过程可以在更小的数据集上，使用更少的计算资源完成。

什么是从人类反馈中学习的强化学习（Rohf）？

这是一种通过获取人类对语言模型输出质量的评价（例如，是否有用、诚实和无害），然后进一步调整模型以提高生成高评价输出的概率的过程。

如何改善大型语言模型处理单词游戏或特定任务的能力？

通过改变输入的格式，例如，在单词之间添加短划线或空格，可以帮助模型更好地理解和处理这些任务。

在使用OpenAI API时，如何更安全地管理API密钥？

推荐使用环境变量来存储API密钥，而不是直接在代码中以明文形式输入。这可以通过读取本地的.env文件来实现，从而提高安全性。

使用大型语言模型和传统的机器学习应用开发相比，有什么优势？

使用大型语言模型，可以通过简单地定义提示（prompting）快速构建文本应用，从而大大缩短从开发到部署的时间，这一过程可能只需几分钟到几小时。

为什么大型语言模型对于处理结构化数据应用不那么有效？

因为这些模型主要是针对非结构化数据（如文本或图像）设计的。对于包含大量数值和表格数据的结构化数据应用，它们的效果可能不如专门的机器学习方法。

如何使用系统、用户和助理消息来定制大型语言模型的输出？

通过指定系统消息来设定总体行为或语调，然后通过用户消息提供具体指令，可以定制语言模型的输出，使其符合既定的风格或回答特定的请求。