跳到主要內容
AI 武林
影片入門中文17.5 萬 次觀看

【生成式AI導論 2024】第4講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己 (中) — 拆解問題與使用工具

來源　Hung-yi Lee人物　李宏毅 Hung-yi Lee

看影片（在新分頁開啟原站）連到 Hung-yi Lee

摘要

介紹在不重新訓練語言模型的情況下，透過拆解複雜任務、自我反省、多次嘗試及使用外部工具來增強模型能力。觀眾能學習 Chain of Thought、Self Consistency 與 Tree of Thought 等技術原理與實際應用方法。

This course explains how to enhance language models by decomposing tasks, using self-reflection, and leveraging external tools without retraining parameters.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

  • 將複雜任務拆解為簡單步驟以提升模型表現。
  • 透過自我反省與多次嘗試驗證答案的正確性。
  • 教導語言模型如何呼叫外部工具解決計算與搜尋問題。

章節

依話題轉折切分，標題由 AI 產生

  1. 00:00將複雜任務拆解為簡單步驟
  2. 03:25Chain of Thought 拆解任務原理
  3. 08:19語言模型自我檢查錯誤答案
  4. 11:52Constitutional AI 引入反省機制
  5. 17:05語言模型輸出機率分佈特性
  6. 22:25Tree of Thought 樹狀思考方法
  7. 25:43利用搜尋引擎強化模型能力
  8. 30:50強制 GPT-4 上網搜尋提升回答精度
  9. 36:04GPT-4 呼叫生圖 AI 製作賀年卡
  10. 41:09語言模型透過文字接龍使用工具
  11. 46:27作業三將引入程式撰寫挑戰

提到的工具與公司

  • GPT-3.5
  • GPT-4
  • Google

適合誰看

正在學習大語言模型應用、開發或研究相關技術的程式人員與工程師。

摘要依據

講者
李宏毅
依據
人工字幕

為什麼排在這裡

人氣
0.58
新鮮
0.03

在主題頁與搜尋結果裡，名次由相關、人氣、新鮮三個分數決定；這一頁沒有搜尋的關鍵字，所以沒有相關分數。排序怎麼算

相關內容

摘要由 AI 根據原文產生，可能有誤；完整內容請看原站。看影片（在新分頁開啟原站）