Cet article présente la méthode C3PO publiée par l'Université de Stanford, une nouvelle méthode de personnalisation de grands modèles de langage, capable d'une adaptation personnalisée en fonction du contexte. Cette méthode ajuste le modèle en combinant les fonctions de perte DPO et SFT pour garantir la robustesse des performances du modèle, et utilise efficacement les commentaires verbaux pour éviter une généralisation excessive, améliorant ainsi la praticité et la fiabilité du modèle. L'émergence de la méthode C3PO fournit de nouvelles idées et moyens techniques pour la personnalisation personnalisée de grands modèles de langage, et devrait promouvoir davantage le progrès et le développement de la technologie de l'intelligence artificielle.
L'Université de Stanford a publié la méthode C3PO pour personnaliser de grands modèles de langage afin d'effectuer des adaptations personnalisées en fonction du contexte. Cette méthode utilise les modèles d'ajustement des pertes DPO et SFT pour garantir des performances robustes. C3PO intègre efficacement la rétroaction verbale pour éviter une généralisation excessive.
L'introduction de la méthode C3PO marque de nouveaux progrès dans le domaine de la personnalisation de modèles de langage à grande échelle. Ses avantages en termes de robustesse des performances et d'évitement d'une généralisation excessive offrent une garantie plus fiable pour l'application de modèles de langage à grande échelle à l'avenir. On pense qu’il y aura davantage de recherches et d’applications basées sur les méthodes C3PO à l’avenir, favorisant ainsi le développement de la technologie de l’intelligence artificielle.