نَمَاذِجُ اللُّغَةِ الْكُبْرَى وَهَنْدَسَةُ الطَّلَبَاتِ

โมเดลภาษาขนาดใหญ่คือระบบที่มีพารามิเตอร์นับสิบพันล้านตัว ฝึกด้วยข้อความจำนวนมหาศาลเพื่อสร้างภาษาธรรมชาติที่สอดคล้องกัน

การฝึกดำเนินใน 2 ขั้นตอน ได้แก่ การปรับแต่งล่วงหน้าด้วยข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ จากนั้นการปรับแต่งละเอียดด้วยการเสริมแรงจากมนุษย์เพื่อปรับปรุงพฤติกรรม

วิศวกรรมพรอมต์กำหนดวิธีการร่างอินพุตข้อความเพื่อชี้นำโมเดลไปสู่เอาต์พุตที่ตรงกับเจตนาที่ต้องการ

เทคนิคเช่น การคิดทีละขั้นตอน และการเรียนรู้จากตัวอย่างน้อย ชี้ให้เห็นถึงการปรับปรุงที่เป็นรูปธรรมในประสิทธิภาพการอนุมานเชิงตรรกะ

การปรับให้โมเดลสอดคล้องกับค่านิยมของสังคมเป็นความท้าทายการวิจัยที่เปิดกว้างซึ่งมีมิติทางปรัชญาและจริยธรรมที่ลึกซึ้ง