chatGPT核心原理 + AI开源项目汇总

我用gpt-3.5-turbo总结了本视频的分点摘要：

1. [0:00:00] 本视频主要分享关于ai和ChatGPT更深度的知识和信息。

2. [0:00:07] 上一个视频已经介绍了ai的核心趋势和使用价值，收获了超过1万个收藏。

3. [0:01:35] GPT项目的学术脉络包括：源头的transformer项目、GPT的发展及迭代、GPT3的强大实力。

4. [0:02:25] 图中红色是GPT系列和其变体，绿色是谷歌发展的相关思想，白色是将transformer思想应用到其他领域。

5. [0:01:00] 视频被拆分成两部分，此部分主要讲学术前沿，包括从ChatGPT出现到最新趋势。

6. [0:01:18] 另一部分主要讲开源社区最核心的项目及最新进展。

7. [0:03:03,81] transformer在17年发布，其中attention is all you need的提升在注意力机制上。

8. [0:04:18,67] GPT1在18年出现，GPT2在19年出现，GPT2是过渡项目，而GPT3把参数规模放大100倍并取得了显著提升。

9. [0:05:03,07] GPT3是一个游戏规则的变革者，成为GPT系列论文数量暴增的原因。

10. [0:05:15,88] InstructGPT和ChatGPT在2022年底到2023年之间出现，现在正处于这个阶段。

11. [0:03:15,72] Transformer使得视觉和文字可以使用相同的模型来训练，实现了多模态的可能。

12. [0:04:24,47] Attention is all you need最初只是想在翻译小领域上提升效果。

13. [0:05:41,76] Transformer最初出现用于翻译任务，但其思想和组件都可以运用到其他领域，如声音、图像等，因此被广泛使用。

14. [0:06:25,11] Transformer的一个优势是建立全局连接，善于处理时序信息，能够记住处理过的信息，能够支撑不定长的信息处理，因此成为AI领域的基石。

15. [0:07:11,37] Transformer通过设计使得每次处理信息时能够把信息作为一个整体，从而更深入地理解持续性信息，解决AI领域的难点。

16. [0:07:31,43] Transformer的结构非常简单，在越简单的情况下往往越通用，使其除了文字之外还可以支撑其他领域的处理。

17. [0:08:04,63] OpenAI使用Transformer的解码器并进行训练后，发现这个模型具有非常强的效果。

18. [0:05:35,46] GPT3是一个变革者，InstructGPT和ChatGPT是后续重要的项目，还通过Transformer实现了多模态训练的可能。

19. [0:08:22,76] Transformer的优势是全局连接和处理时序信息，适用于处理不定长和持续性信息。

20. [0:08:46,92] Transformer可以使用无标注的数据进行训练，通过预测时序数据的下一个数据来提高模型性能。

21. [0:09:19,81] GPT系列在Transformer上进行改进，发现使用巨量数据预训练后，只需要进行简单微调即可应用到其他领域。

22. [0:10:28,24] GPT2提出了通过训练巨量数据获取的模型，在微调之后可用于细分文字领域的其他分类任务。

23. [0:10:45,95] 文字领域有很多细分分类任务，如对文字的分类、文字的简化等。

24. [0:09:55,58] 微调和预训练是GPT系列的重要特性，将在后面详细讲解。

25. [0:11:00] Transformer基于时序数据可以无标注进行训练，GPT系列将预训练模型应用到细分文字领域的任务中。

26. [0:11:12] 之前AI研究中，一个子分类必须单独训练一个专门使用的模型，而Transformer通过训练足够多的数据后可以将模型迁移到不同的领域。

27. [0:12:04] GPT2提出，只要告知模型所要做的任务即可完成，无需微调。模型足够大后，即使在其他细分领域表现不佳，也可以运用在其他领域。

28. [0:13:11] GPT3将模型的参数放大100倍，达到1750亿，且发现了非常强的通用能力。

29. [0:13:39] GPT3尝试把模型运用于其他领域，而不是直接运用于别的领域。

30. [0:13:43] ChatGPT实际上只是在GPT3的基础上增加了一些对齐，以防止模型的胡言乱语和违规的话。

31. [0:13:45,37] GPT3的应用不仅限于细分文字领域，可以运用于其他领域，需以提示词或例子作为输入。

32. [0:13:52,73] GPT2是零样本学习，GPT3是一次或少量样本学习。

33. [0:14:15,37] GPT3通过示例输入来完成其他领域任务，在参数上放大100倍后，模型效果有了巨大提升。

34. [0:14:50,78] GPT3的表现呈现出模型规模和模型表现的正相关关系，不断增加参数可以提升模型效果。

35. [0:15:28,84] GPT和Transformer的性能荣耀有待挖掘，当前最大模型是谷歌的PaLM，拥有5000亿的参数。

36. [0:16:02,29] 虚线表示Bard plus plus，是当前行业模型的最高水平。

37. [0:16:09,50] GPT-3模型现在处于行业领先水平，随着参数增加，其表现会有显著提升。

38. [0:16:24,79] GPT-3模型在不同领域都可以达到或超过行业最顶尖水平。

39. [0:16:48,20] GPT-3模型具备one shot学习能力，输入一个样本就可以显著提升其表现。

40. [0:17:23,32] GPT-3模型具有泛用性，可以应用于不同领域。

41. [0:17:40,08] GPT-3模型实现了ai范式的变革，通过微调和预训练达到了真正的通用性。

42. [0:18:19,84] 在GPT-3之前，各个子领域之间的模型都相互独立。

43. [0:18:41,47] GPT-3具有泛用性和一次学习能力，成为通用的模型，创造了AI范式的变革。

44. [0:18:45,79] GPT-3通过预训练加上微调，第一次使得微调变得有意义。

45. [0:19:10,89] GPT-3在1000亿参数的规模下，不需要微调，只需要通过提示词就可以使AI具备不同的能力。

46. [0:19:33,52] 通过提示词进行one-shot learning和few-shot learning使得AI更加易用和具有开创性的变革。

47. [0:20:18,50] 微调的理解是将一个预先训练好的模型拿来在细分小领域里面进行继续训练下去。

48. [0:20:54,95] 由于调整1000亿个数字的成本太高，微调是一种取巧的方法。

49. [0:21:17] 微调是为了提高模型在特定领域的专业性，避免重新训练的成本过高。

50. [0:22:20] 局部微调可以针对特定参数进行微调，常用于特定领域，如多模态文本与图片结合。

51. [0:23:07] 外挂微调是通过一个子网络来微调模型，可以无限嵌套。

52. [0:23:24] LoRA是一种图片生成式AI模型，在生成图像后可以根据需要进行微调。

53. [0:23:38] Zero shot、one shot和few shot是指模型在少量或没有样本的情况下完成特定任务的能力。

54. [0:23:41,79] 微调可以提高模型的专业性，是一种节省成本的方法。

55. [0:23:41,79] 微调需要进行gradient update，意味着每次要对参数进行多次更新。

56. [0:24:03,75] 可以通过使用提示词来引导直接输出答案，例如翻译英语成法语。

57. [0:24:39,42] 通过给出一个例子（one shot）可以提升AI翻译的精确度。

58. [0:25:05,08] 给出多个例子后，翻译准确率的提升幅度会逐渐降低。

59. [0:25:29,06] Future模式中，使用举例子的方式让下属快速上手任务。

60. [0:25:50,00] 对于任务快速变化的场景，使用Future模式比传统的微调提升效率无数倍。

61. [0:26:12,85] Future模式优化的三个方向：优化、迁移、融合；

62. [0:26:17,29] 优化方向主要包括：模型结构优化、工程优化、预训练优化、微调（RLHF）；

63. [0:27:14,20] 提示词工程研究领域的探索：思维链；

64. [0:27:51,75] 评估大模型的能力是目前的难点；

65. [0:28:09,08] 将Transformer/GPT的思想迁移到其他领域也是热点研究；

66. [0:28:21,25] AI的多模态多输出融合是一个重点研究方向；

67. [0:28:24,64] AI能够从文字到图片、声音和视频，理解不同媒介上的相同概念，包括多模态和多输出。

68. [0:29:11,90] AI能够衍生到其他领域和平台，甚至延伸到现实世界，控制现实机器人。

69. [0:29:41,08] AI未来的优化方向包括模型层的优化、结构层的优化、预训练的优化和应用层的优化。

70. [0:30:54,03] 模型是AI的根基，Facebook开源的LLAMA模型是一个非常重要的节点。

71. [0:30:39,66] AI开源社区的热门方向包括模型、多任务垂直化、前端和使用以及资源汇总和图片语音应用。

72. [0:30:52,11] AI模型的发展对于应用和创业的同学来说至关重要。

73. [0:31:02,95] LLAMA模型有多个尺寸，包括6b、13b等，一般使用消费级的门槛，具有比较好的表现。

74. [0:31:29,14] 羊驼模型的不同尺寸基于最初的LLAMA模型，如alpaca、reka等，一般都基于6b和13b的尺寸。

75. [0:32:16,66] 6b基本上能达到及格的水平，13b能达到八九十分的水平，在一些比较简单和通用的任务上。

76. [0:32:28,89] 6b的参数还是一个消费级的门槛，是性能和成本的平衡点。

77. [0:33:22,00] LLAMA有四个版本，分别为7b、13b、33b和65b，使用的训练数据不同。

78. [0:33:32,41] LLAMA的6.7b版本有时被称为6b，有时被称为7b，本质上是一样的。

79. [0:33:34,50] 不同的GPT模型在训练数据和规模上存在差异

80. [0:34:05,21] ChatGPT的模型基础上进行微调，尺寸对性能有显著影响

81. [0:34:44,67] 不同领域对模型的表现存在差异

82. [0:35:18,65] 模型尺寸的选择取决于任务需求

83. [0:35:51,88] Vicuna自称性能接近Bard和ChatGPT 4

84. [0:36:12,15] 用打擂台的方式比较模型性能

85. [0:36:12] 模型比较: 列出了几个模型，包括alpaca Vicuna、WizardLM、ChatGLM、RWKV。

86. [0:36:55] 多任务和代理: LangChain和AutoGPT是多任务和代理的主要项目，前者是一个平台，后者包装成了一个更完整的产品。

87. [0:38:55] 垂直化: 垂直化是AI的一个非常重要的细分领域。

88. [0:37:21] LangChain: LangChain可以使得GPT除了回答问题之外，还可以使用他的回答来完成各种各样不同的任务。

89. [0:37:46] AutoGPT: AutoGPT是一个更完整的产品，可以把一个任务拆分到一个很细的程度，最终生成一份比较完整的报告或者结果。

90. [0:36:38] RWKV: RWKV是一个小说和二次元领域训练的模型。

91. [0:43:06,19] 垂直化是AI的一个很重要的细分领域。

92. [0:43:17,71] 可以先查询特定领域的知识和信息，再用AI进行处理，是一种外挂式的使用AI的方法。

93. [0:43:31,23] 进行预训练是更深入的AI应用，虽然成本更高，但结果更持久稳固。

94. [0:44:24,36] 前端使用是让GPT更容易被使用的一个重要领域，基于GPT的API可以搭建网站、微信公众号、QQ群等等。

95. [0:44:53,23] Gradio是一个可以方便地生成前端试用网页的AI项目，但目前在民间使用较少。

96. [0:45:06,81] 右侧的川虎项目是一个为GPT提供接口的应用，使得GPT可以更方便地被使用。

97. [0:45:53,32] 介绍了Awesome系列，即整合相关领域所有资源的一种做法。

98. [0:46:26,42] 在图片和语音领域的项目中，最重要的项目是stable diffusion的web ui的版本。

99. [0:47:01,11] AI具备极大的潜力，可以被应用在很多领域，节省成本，提高效率。

100. [0:47:22,59] 创业者可以关注开源领域，因为开源领域最活跃、最有生命力，并且最低成本应用到自己的生活中。

101. [0:47:39,92] 下期将分享最核心的AI共享平台以及试用超过100项的AI工具的评测结论。