5、大语言模型：类型、评估与提示工程全解析

大语言模型：类型、评估与提示工程全解析

1. 大语言模型面临的挑战

大语言模型在处理未见数据时会表现不佳，这削弱了其泛化能力。而且，这些模型需要大量多样的训练数据集，但获取和整理此类数据集不仅耗费资源，还会带来数据隐私和偏差方面的挑战。此外，随着参数数量的激增，对大语言模型的评估变得愈发复杂，评估指标需要更加全面和多样化，才能准确衡量模型在各种任务中的表现。不过，微调是一种在不大幅增加基础大语言模型参数规模的情况下提升模型性能的有效方法。

2. 大语言模型的类型

2.1 开源大语言模型

开源大语言模型具有诸多优点。任何人都可以使用、调整或分享它们，其透明度高，用户能了解模型的运行机制。开发者还能通过协作进行创新，开发附加组件并修复漏洞，而且无需支付费用。

然而，开源大语言模型也存在一些问题。通常没有专门的团队来及时解决问题或进行定期更新，遇到问题时用户可能需要自行到论坛寻求帮助。其质量和性能不稳定，还存在安全隐患，黑客更容易插入恶意代码。此外，用户指南和文档可能不够完善。

以下是一些顶级开源大语言模型的信息：
| 模型 | 开发者 | 参数（B = 十亿） | 显著特点 |
| — | — | — | — |
| GPT - NeoX - 20B | EleutherAI | 20B | 在“The Pile”数据集上训练，能完成多种自然语言任务，如故事生成、聊天机器人和文本摘要 |
| LLaMA 2 | Meta | 7B 到 70B | 在数万亿数据上训练，上下文长度是 LLaMA 的两倍 |
| OPT - 175B | Meta | 175B | 属于一