Este artículo presenta el método C3PO lanzado por la Universidad de Stanford, un nuevo método para personalizar modelos de lenguaje grandes, capaz de realizar una adaptación personalizada según el contexto. Este método ajusta el modelo combinando funciones de pérdida DPO y SFT para garantizar la solidez del rendimiento del modelo y utiliza eficazmente la retroalimentación verbal para evitar una generalización excesiva, mejorando así la practicidad y confiabilidad del modelo. La aparición del método C3PO proporciona nuevas ideas y medios técnicos para la personalización personalizada de grandes modelos de lenguaje y se espera que promueva aún más el progreso y el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial.
La Universidad de Stanford lanzó el método C3PO para personalizar modelos de lenguaje grandes para realizar adaptaciones personalizadas según el contexto. Este método utiliza modelos de ajuste de pérdidas DPO y SFT para garantizar un rendimiento sólido. C3PO incorpora eficazmente retroalimentación verbal para evitar una generalización excesiva.
La introducción del método C3PO marca un nuevo progreso en el campo de la personalización personalizada de modelos de lenguaje a gran escala. Sus ventajas en cuanto a solidez del rendimiento y evitar la generalización excesiva proporcionan una garantía más confiable para la aplicación de modelos de lenguaje a gran escala en el futuro. Se cree que en el futuro habrá más investigaciones y aplicaciones basadas en métodos C3PO, lo que promoverá aún más el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial.