В этой статье представлен метод C3PO, выпущенный Стэнфордским университетом, — новый метод настройки больших языковых моделей, допускающий персонализированную адаптацию в зависимости от контекста. Этот метод корректирует модель, комбинируя функции потерь DPO и SFT, чтобы обеспечить надежность работы модели, и эффективно использует устную обратную связь, чтобы избежать чрезмерного обобщения, тем самым повышая практичность и надежность модели. Появление метода C3PO предоставляет новые идеи и технические средства для персонализированной настройки больших языковых моделей и, как ожидается, будет способствовать дальнейшему прогрессу и развитию технологий искусственного интеллекта.
Стэнфордский университет выпустил метод C3PO для настройки больших языковых моделей для персонализированной адаптации в зависимости от контекста. Этот метод использует модели корректировки потерь DPO и SFT для обеспечения надежной работы. C3PO эффективно включает в себя устную обратную связь, чтобы избежать чрезмерных обобщений.
Внедрение метода C3PO знаменует собой новый прогресс в области крупномасштабной персонализированной настройки языковых моделей. Его преимущества в надежности производительности и отсутствии чрезмерного обобщения обеспечивают более надежную гарантию применения крупномасштабных языковых моделей в будущем. Считается, что в будущем будет больше исследований и приложений, основанных на методах C3PO, что будет способствовать дальнейшему развитию технологий искусственного интеллекта.