1. 如何定义“大模型”在现代AI领域的概念？
“大模型”在现代AI领域的概念是指一种拥有超大规模参数和超大规模数据的深度学习模型，它可以实现很多复杂和高级的人工智能任务，但也带来了很多挑战和风险。
一般来说，参数是指模型中用于存储和调整知识的变量，数据是指模型训练所用的输入和输出的集合。参数和数据的规模可以反映模型的复杂度和能力，也可以影响模型的训练和运行的效率和成本。
大模型的一个典型例子是大语言模型（Large Language Models, LLMs），它们是一种基于文本的生成式人工智能模型，可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、文本摘要、问答系统等。
大语言模型通常使用转换器（Transformer）架构，它是一种深度神经网络模型，使用注意力机制（Attention Mechanism）来学习输入和输出之间的关系。目前已经出现了很多大语言模型，如OpenAI的GPT系列、Google的LaMDA和PaLM系列、Hugging Face的BLOOM和XLM-RoBERTa系列等。
这些模型都拥有数十亿甚至数千亿个参数，并使用了数TB甚至数百TB的文本数据进行训练。
大模型具有很多优点：
- 可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型，然后再用少量的有标注数据来微调模型，以适应特定的任务。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间，提高模型的泛化能力。
- 可以利用生成式人工智能技术来产生新颖和有价值的内容，例如图像、文本、音乐等。这种生成能力可以帮助用户在创意、娱乐、教育等领域获得更好的体验和效果。
- 可以利用涌现能力（Emergent Capabilities）来完成一些之前无法完成或者很难完成的任务，例如数学应用题、常识推理、符号操作等。这种涌现能力可以反映模型的智能水平和推理能力。
大模型也有很多缺点：
- 需要消耗大量的计算资源和存储资源来训练和运行，这会增加经济和环境的负担。据估计，训练一个GPT-3模型需要消耗约30万美元，并产生约284吨二氧化碳排放。
- 需要面对数据质量和安全性的问题，例如数据偏见、数据泄露、数据滥用等。这些问题可能会导致模型产生不准确或不道德的输出，并影响用户或社会的利益。
- 需要考虑可解释性、可靠性、可持续性等方面的挑战，例如如何理解和控制模型的行为、如何保证模型的正确性和稳定性、如何平衡模型的效益和风险等。这些挑战需要多方面的研究和合作，以确保大模型能够健康地发展。
2. GPT的全称是什么，其中每个词汇的具体含义是什么？描述ChatGPT、GPT和大模型之间的关系和区别。
GPT的全称是Generative Pre-trained Transformer，是一个由OpenAI开发的自然语言处理（NLP）的模型。其目标是理解和生成人类的自然语言。
Generative 生成式：指的是一种机器学习模型，它可以从训练数据中学习到数据的分布，并使用这些分布来生成新的数据。例如，一个生成式模型可以从一组图像中学习到图像的特征，然后使用这些特征来生成新的图像。
Pre-trained 预训练：指的是一种模型训练方法，它可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型，然后再用少量的有标注数据来微调模型，以适应特定的任务。例如，一个预训练的自然语言处理模型可以用大量的文本数据来训练，然后再用少量的对话数据来微调，以适应对话任务。
Transformer 转换器：指的是一种深度神经网络模型，它使用注意力机制来学习输入和输出之间的关系，从而实现自然语言处理任务。例如，一个转换器模型可以用注意力机制来计算输入文本和输出文本之间的相关性，并根据这些相关性来生成输出文本。
ChatGPT、GPT和大模型之间的关系和区别是：
ChatGPT 是基于GPT-3.5开发的一个对话生成模型，它专注于对话场景，比如多轮对话、情感表达、安全边界等。它是在GPT-3.5的基础上进行了微调和优化，以提高对话质量和流畅度。GPT 是一系列的生成式预训练转换器模型，可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、文本摘要、问答系统等。
它们的主要区别在于参数数量和训练数据量。大模型 是一种泛指的概念，它指的是那些拥有超大规模参数和超大规模数据的深度学习模型。它们通常需要超大规模的计算资源和存储资源来训练和运行。
3.如何定义AGI这一概念？ AIGC代表的是什么概念或技术？
“AGI” 是 “Artificial General Intelligence” (通用人工智能)的缩写，中文通常称为"人工通用智能"。AGI是一种理论上的形式的人工智能，指的是能够执行任何人类智能任务的机器。
AIGC，即（AI Generated Content），就是利用AI创造的内容。ass=“nolink”>AIGC代表的是生成式人工智能，它是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。
AIGC可以用于各种领域，如图像生成、文本生成、音乐生成等。AIGC是人工智能的一个新兴方向，它有很多创新和应用的可能性。
4.对于OpenAI来说，语言类大模型有哪些，其基座模型是什么？
OpenAI的语言类大模型主要有GPT系列，包括GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5和GPT-4。这些模型都是基于Transformer架构的生成式预训练模型，可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、文本摘要、问答系统等。
OpenAI的语言类大模型还有四个基座模型，分别是ada、babbage、curie和davinci。这些模型是在GPT-3的基础上进行了不同程度的缩放，以适应不同的场景和需求。
5.OpenAI的文本向量化模型是用来做什么的？
OpenAI的文本向量化模型（Embeddings）是文本的数值表示，可以用来衡量两段文本之间的相关性。作为文本嵌入模型，其能力是将文本转化为词向量，通过对词向量的相似度计算等操作，可以对其表示的真实文本做推荐、分类、搜索等任务。
6.请描述LLM的涌现能力及其主要包含的方面,以及其激活方法
大语言模型（LLM）的原始训练目标是为了生成自然、连贯的文本，因为其本身接受了大量的文本进行预训练，所以根据提示补全和创造文本这其实只是模型的原生能力。
在原生能力范畴下，LLM模型具备文本创造能力，如写小说、新闻、诗歌。然而，仅仅能进行文本创造，并不足以让大语言模型掀起新的一轮技术革命，引爆这一轮技术革命的真正原因是：大语言模型的涌现能力。当模型足够大时，模型展示出了“涌现能力”。
随着不断有新的模型的提出，大规模的语言模型出现了很多超乎研究者意料的能力。针对这些在小模型上没有出现，但是在大模型上出现的不可预测的能力，就被称为涌现能力。ass=“nolink”>大型语言模型具有从原始训练数据中自动学习并发现新的、更高层次的特征和模式的能力。
这些特征和模式可能与文本分析无关，或者超出了模型的设计目标。涌现能力可以让LLM在没有额外训练或微调的情况下，完成一些之前无法完成或者很难完成的任务。
LLM的涌现能力主要包含以下几个方面：
- In Context Learning（“Few-Shot Prompt”），即用户给出几个例子，LLM不需要调整模型参数，就能够处理好任务。例如，用户给出几个情感计算的例子，LLM就能够根据文本判断情感倾向。
- Augmented Prompting Strategies，即用户使用一些特殊的手段来引导或激发LLM的涌现能力。例如，用户使用多步推理（chain-of-thought prompting）来让LLM进行复杂的逻辑推理；用户使用指令（instructions）来描述任务，而不使用少量示例（few-shot exemplars）来让LLM进行指令跟随（instruction following）；用户使用程序语言（programming language）来让LLM进行程序执行（program execution）。
- Zero-Shot or Few-Shot Learning，即LLM能够在没有任何或极少量的训练数据的情况下，解决一些从未见过或者很少见过的问题。例如，LLM能够根据表情符号解码电影名；LLM能够模拟Linux计算机终端并执行一些简单的数学计算程序。
LLM的涌现能力的激活方法主要有以下几种（提示工程和微调）：
- 增加模型的规模，即增加模型中参数的数量和复杂度。这可以让模型更好地建立单词之间的联系，更接近人类语言的水平。一般来说，模型规模越大，涌现能力越强。
- 增加数据的规模，即增加模型训练所用的文本数据的数量和质量。这可以让模型学习到更多的知识和信息，更全面地覆盖各种领域和场景。一般来说，数据规模越大，涌现能力越广。
- 改进模型的架构和训练方法，即使用更先进和有效的神经网络结构和优化算法来构建和训练模型。这可以让模型更灵活和高效地处理各种任务和问题。一般来说，模型架构和训练方法越优秀，涌现能力越稳定。
- 使用合适的提示（prompt）和反馈（feedback），即根据任务和问题的特点，设计合理和有效的输入输出格式和内容，以及及时和准确的评估指标和反馈机制。这可以让模型更容易和准确地理解用户的意图和需求，并给出满意的回答。一般来说，提示和反馈越合适，涌现能力越明显。
7.定义提示工程是什么？
提示工程是指通过设计特殊的提示来激发模型的涌现能力。这种方法不需要对模型进行额外的训练，只需要通过设计合适的提示来引导模型完成特定任务。提示工程通常用于在不更新模型参数的情况下，快速解决新问题。通过输入更加合理的提示，引导模型进行更有效的结果输出，本质上一种引导和激发模型能力的方法
8.在提示工程中，主要采用哪些方式添加提示？
目前为大模型添加prompt的方式越来越多，主要表现出的一个趋势是，相比于普通的 few-shot 模式（只有输入输出）的 prompt 方式，新的方法会让模型在完成任务的过程中拥有更多的中间过程，例如一些典型的方法：思维链（Chain of Thought）、寄存器（Scratchpad）等等，通过细化模型的推理过程，提高模型的下游任务的效果
9.微调的定义是什么？
微调的定义是指在一个已经训练好的模型的基微调的优势是可以让模型更专注于新任务或领域的特点，提高模型的性能和准确度。微调也可以让模型更容易适应不同的输入输出格式，以及不同的评估指标。
微调是一种常用的迁移学习方法，它可以利用预训练模型的通用知识，同时减少训练时间和数据需求。在大语言模型上，微调是指在预训练好的大型语言模型基础上，针对特定任务进行额外训练。这种方法需要对模型进行额外的训练，但可以提高模型在特定任务上的性能。微调通常用于解决那些无法通过提示工程解决的问题。换句话说：它通过输入额外的样本，对模型部分参数进行修改，从而强化模型某部分能力。本质上也是一种引导和激发模型能力的方法。
10.当微调与提示工程进行比较时，优势和劣势是什么？
微调方法与提示工程相比：
微调的优势:是可以让模型更专注于新任务或领域的特点，提高模型的性能和准确度。微调也可以让模型更容易适应不同的输入输出格式，以及不同的评估指标。
微调的劣势：是需要修改模型的参数，这可能会导致模型过拟合或灾难性遗忘。过拟合是指模型过度适应新数据，而忽略了预训练模型的通用知识。灾难性遗忘是指模型在学习新数据时，丢失了预训练模型的原有知识。微调也需要一定量的新数据和计算资源，这可能会增加成本和时间。
提示工程的优势：是不需要修改模型的参数，只需要设计合适的输入或查询，就可以引导模型产生期望的输出或回答。提示工程可以保留模型的通用知识和涌现能力，同时减少数据和计算资源的需求。
提示工程的劣势：是需要创造性和细致性，设计有效的提示并不容易。提示工程也可能受到模型本身的限制，无法解决一些复杂或特殊的问题。提示工程还需要不断地测试和优化，以找到最佳的提示础上，使用少量的新数据来调整模型的参数，以适应新的任务或领域的过程。
11.微调和提示工程在应用场景中的关系和联系是什么？
对于这两种方法各自有各自使用的应用场景，提示工程解决的问题，往往不会用微调（如小语义空间内的推理问题），微调通常用于解决那些无法通过特征工程解决的问题。
它们更多的时候是作为上下游技术关系，例如要进行本地知识库的定制化问答，最好的方法就是借助提示工程进行数据标注，然后再利用标注好的数据进行微调。
12.什么是Zero-shot提示方法
Zero-shot提示方法是指给模型提供一个不属于训练数据的提示，但模型可以生成你期望的结果的方法。这种方法使得大型语言模型可以用于许多任务。例如，你可以给模型一个提示，让它翻译一句话，或者给出一个词的定义，或者生成一首诗。
最简单的提示工程方法就是通过输入一些类似问题和问题答案，让模型参考学习，并在同一个prompt的末尾提出新的问题，zero-shot可以理解为：不给大模型任何的提示，直接提问，让大模型自己做决策。
13.什么是Few-shot提示方法
Few-shot提示方法是指给模型提供一些示例或上下文，来引导模型更好地完成任务的方法。这些示例或上下文可以作为模型的条件，来影响后续的输出。例如，你可以给模型一些情感分析的示例，让它根据文本判断情感倾向，或者给模型一些编程任务的示例，让它生成代码片段。可以简单理解为：在提问之前，先给大模型一个示例和解释让它学习和模仿，从而在一定程度上赋予它泛化能力。
