บทความนี้จะแนะนำวิธี C3PO ที่เผยแพร่โดยมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด ซึ่งเป็นวิธีการใหม่ในการปรับแต่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โดยสามารถปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลตามบริบทได้ วิธีนี้จะปรับโมเดลโดยการรวมฟังก์ชันการสูญเสีย DPO และ SFT เข้าด้วยกันเพื่อให้มั่นใจถึงความแข็งแกร่งของประสิทธิภาพของโมเดล และใช้การตอบรับด้วยวาจาอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อหลีกเลี่ยงการทำให้เป็นภาพรวมมากเกินไป ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการใช้งานจริงและความน่าเชื่อถือของโมเดล การเกิดขึ้นของวิธี C3PO ทำให้เกิดแนวคิดและวิธีการทางเทคนิคใหม่ๆ สำหรับการปรับแต่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่ให้เหมาะกับแต่ละบุคคล และคาดว่าจะส่งเสริมความก้าวหน้าและการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ต่อไป
มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดเปิดตัววิธี C3PO สำหรับการปรับแต่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อปรับเปลี่ยนส่วนบุคคลตามบริบท วิธีการนี้ใช้แบบจำลองการปรับการสูญเสีย DPO และ SFT เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง C3PO รวมผลตอบรับด้วยวาจาอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อหลีกเลี่ยงการพูดเกินจริง
การแนะนำวิธี C3PO ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งใหม่ในด้านการปรับแต่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่ส่วนบุคคล ข้อได้เปรียบในด้านประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งและการหลีกเลี่ยงการใช้งานทั่วไปมากเกินไปทำให้รับประกันความน่าเชื่อถือมากขึ้นสำหรับการประยุกต์ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ในอนาคต เชื่อว่าจะมีการวิจัยและการประยุกต์ใช้วิธี C3PO เพิ่มเติมในอนาคต ซึ่งจะช่วยส่งเสริมการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ต่อไป