关于不同的语言模型如何选择，我们有了大模型，以前的这些语言模型还有用吗？

我们的目标是制造一个为人们服务的产品，机器学习和人工智能只是达到目的的手段。重要的是很好的解决问题，而不是使用哪种方法。在大多数情况下，快速而不完美、不规范、不“高大上”的解决方案反而会让我们快速步入正轨。当简单的匹配就可以解决问题的时候，是不需要训练深度神经网络的。其实今天的快速而不完美，正是建立在昨天的缓慢和精确上的。如今，即使你认为你做出了完美的解决方案，从未来的维度看，它依然是快速而不完美的。–《chatbot从0到1:对话式交互实践指南》

第一阶段：统计模型+数据（特征工程）

第二阶段：神经网络+数据

第三阶段：神经网络+预训练模型+（少量）数据

第四阶段：神经网络+更大的预训练模型+prompt

  • ChatGPT
  • Bloom
  • LLaMA
  • Alpaca
  • Vicuna
  • Moss
  • 文心一言
  • 通义千问
  • 星火

参考

# 语言模型 # nlp
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