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如果只有指令微调…人类老师需要给语言模型准备的教材是长这个样子的。要先想出人类可能会去问语言模型的问题，为每一个问题想一个正确的答案。有问题有答案之后，就可以把这些资料转成语言模型，可以拿来做训练文字接龙的格式。这种使用人类老师准备的资料来学习的过程，叫做instruction的fine tune。这个instruction的意思是，人类老师提供了一些指令，机器会学习如何按照这些指令做出正确的回应。这些训练资料需要耗费大量人力才能获取，这种耗费大量人力产生资料的方式叫做资料标注。通过这种资料标注的方式

背景知识：机器怎么学会做文字接龙详见：https://blog.youkuaiyun.com/qq_26557761/article/details/136986922?spm=1001.2014.3001.5501在语言模型的修炼中，我们需要训练资料来找出数十亿个未知参数，这个过程叫做训练或学习。找到参数后，我们可以使用函数来进行文字接龙，拿这组参数来使用叫做测试或者是叫做推论。语言模型学习的三个阶段虽然训练资料不同，但都是在学习文字接龙，所有阶段做的事情是一样的。机器学习中找参数的挑战在机器学习中，寻找

GPD4，它也有非常强大的能力。但是GPT4如果跟其他的语言模型合作，他们其实可以发挥1加1大于二的力量。那怎么让模型彼此合作呢？有很多不同的方式。一个可能性是假设你现在手边就有一堆语言模型，他们可能有不同的能力使用，他们可能有不同的成本局来说，你知道GPD four使用的价码就比GPT3.5还要高很多。那有这一堆模型你要怎么让他彼此合作呢？也许一个可能性是再训练一个模型，这个模型它可以是语言模型，也可以不是语言模型。

人工智慧可以说是一个目标，是一个我们想要达到的目标。它不是一个单一的技术，并没有哪一个技术叫做人工智慧，人工智慧是一个目标。

你不需要懂算法的代码是怎么写的，但你一定要了解这个算法它本身的实现逻辑是怎么样的。它为什么和过去的传统的AI的模型，它为什么牛逼，它为什么准确率高？比如说你要做产品，做运营，要把这些大模型的能力应在某一个领域。如果你不了解这些模型的能力边界，你就没有办法真正让它变得可用，变成产品化，让别人为你的产品付钱。这个是在面试中非常加分的项，尤其是国外现在火的生成式AI大模型之下的应用有哪些？我觉得如果你有一定的论文阅读能力，去找一些生成式AI AIGC大模型领域的论文去看，这个对你的帮助也很大。

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