ChatGPT时代:律师工作的心灵剖析与效率提升指南
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ChatGPT时代:律师工作的心灵剖析与效率提升指南

这篇文章主要探讨了ChatGPT对律师工作的影响与启示。ChatGPT已经能在文书生成、法庭准备、法律研究等方面辅助律师工作,提高效率。然而,如何有效利用ChatGPT成为一个问题。文章提供了一份包含50个ChatGPT指令的课程大纲,其中包括如何明确需求、使用数据脱敏和谨慎引用等注意事项。此外,作者还分享了一些心得,如单独对话记忆上下文、交流反馈等,以及大杀器、杀手锏和绝招等实用技巧。总体而言,作者认为ChatGPT将带来律师行业的技术革命,但同时也要求律师们适应和利用新技术,防止被淘汰。
ChatGPT指令【万能公式】,学会这一个,就是高手了
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ChatGPT指令【万能公式】,学会这一个,就是高手了

这个【万能公式】是子悦科技马庆军和罗志荣总结出的,ChatGPT提问万能公式,套用这个公式,ChatGPT给出的答案都不会差!直接入主题:指令万能公式 = 角色 + 角色技能 + 任务核心关键词 + 任务目标 + 任务背景 + 任务范围 + 任务解决与否判定 + 任务限制条件 + 输出格式/形式 + 输出量。按照这个公式去写指令,一定是一个不错的指令,也一定能得到想要的回复。我们分别解释一下角色你想让ChatGPT以什么角色出发来回答你的问题,带入角色,可以让ChatGPT从专业角度来思考、审视,从他的“知识库”里筛选最匹配且最有价值的信息,来整合成给你的回复,这是个先决条件。比如:市场营销专家、幼儿教师、面试官等。更多角色,请参考:ChatGPT 中文调教指南——角色指令篇(一)ChatGPT 中文调教指南——角色指令篇(二)角色技能ChatGPT充当这个角色,他具备哪些技能,或者是特长。这里提示的技能或特长,就是你这条指令要让他干的主要工作。比如,非常熟悉市场细分、非常熟悉亲子沟通、特别擅长广告创意等等。任务目标你这条指令,给ChatGPT下达后,希望他具体完成什么任务?比如:写一份小红书运营方案或者三段适合在短视频平台引发病毒传播的“文字+视频脚本”核心任务词这个是最终ChatGPT输出的回复到底是什么?这个理解错误,那么输出的就不可能正确。比如:小红书运营方案或者“文字+视频脚本”任务背景给出这个任务的前提或背景是什么。比如:我是一名珠宝公司的小红书运营专员,需要给领导提交一份运营方案。任务范围/区域任务执行的范围或区域。比如:针对中国市场,或者是针对中国短视频平台。任务解决与否判定意思是如何评判ChatGPT给出的回复是合格的。比如:能够指导运营团队直接落地实施该方案,或者,能够直接在公众号发布。任务限制条件主要是对任务的具体或详细或针对性需求描述,比如用案例说明,比如引用大量相关数据,比如用幽默的方式等。输出格式/形式主要是对回复格式或形式的要求。比如:中文输出,表格输出等。输出量需求主要是对ChatGPT回答内容的具象数量要求。比如:不少于2000字,或者,三个模板。如果一个指令,能够包含以上10个模块,那么,问题和回复的质量都不会差,就不会像很多人说的那样,ChatGPT的回复很“水”或者说都是正确的“废话”。当然,在使用中,也建议大家灵活运用,不僵化。下面举个例子,指令如下:你现在是一个{角色},有10年的工作经验,非常擅长{角色技能}。我是一个产品运营人员,需要对产品目标消费者进行分析。在我给你提出一个产品之后,你要为我详细有序的分析这个产品在中国区的受众都可能是哪几种人群,他们都有什么特征,并分析出这些用户可能存在的痛点都是什么,还要为这个产品生成三段适合在短视频平台引发病毒式传播的{核心任务词}”。请用中文输出。{角色}=产品营销经理{角色技能}=产品设计与创新,和目标消费者分析{核心任务词}=文字+镜头脚本很多时候,指令输出者,也不可能考虑的非常周全,那么就需要指令得到回复后,再进行追加指令,直到得到满意回复为止。当然,我们还可以在指令结尾就告诉ChatGPT,如果他有问题,可以先提问。那么,刚才的指令就会变为:你现在是一个{角色},有10年的工作经验,非常擅长{角色技能}。我是一个产品运营人员,需要对产品目标消费者进行分析。在我给你提出一个产品之后,你要为我详细有序的分析这个产品在中国区的受众都可能是哪几种人群,他们都有什么特征,并分析出这些用户可能存在的痛点都是什么,还要为这个产品生成三段适合在短视频平台引发病毒式传播的{核心任务词}”。请用中文输出。如果你有任何问题,在生成你的建议之前,你要先对我进行询问{角色}=产品营销经理{角色技能}=产品设计与创新,和目标消费者分析{核心任务词}=文字+镜头脚本今天的分享到此结束,欢迎收藏与分享!免费领取大量 AI 学习资源:ChatGPT类:链接:https://pan.quark.cn/s/19009ae6acf0提取码:iSubAI 绘画类:链接:https://pan.quark.cn/s/cbd8d260544f提取码:2S5r我们推出了“7天高效搞定:AI重构企业市场营销”课程,系统实战解决市场营销人员面临的痛点,全套ChatGPT指令集,商业级应用,解决市场营销人员痛点,给应用ChatGPT的人启发!免费试听请扫码▼
指令提示:引领ChatGPT生成的艺术
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指令提示:引领ChatGPT生成的艺术

指令提示技术是一种引导ChatGPT生成所需文档的方法,通过提供明确的提示,如任务描述、关键词等,实现文本生成。例如,生成一篇关于“狗”的文章,要求突出“忠诚”和“友好”等特点;生成一首关于爱情的诗,强调“浪漫”和“情感”元素;对新闻进行摘要,强调政府方面的内容,保持中立语气。这种技术在各种文本生成项目中具有广泛应用价值。
title:AIGC开源免费教程:探索Shutian卡尔的稳定性AI与VSCodeCopilot大更新
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title:AIGC开源免费教程:探索Shutian卡尔的稳定性AI与VSCodeCopilot大更新

本文介绍了AIGC开源免费教程的最新进展,包括支持ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion和Runway等。此外,文中还介绍了Stability AI的两款新型开源大型语言模型FreeWilly1和FreeWilly2,以及VSCode Copilot的新功能,包括非商业许可证发布和非重复课程计划等。此外, Meta 和 Microsoft 联合发布的Llama 2也受到了关注,它提供了预训练模型、对话微调版本和起始代码。 AnyDoor AI工具也被介绍,它可以将物体无缝地“传送”到照片场景中,并且无需针对具体物品调整模型。总的来说,这些新技术和工具都为开发者和研究人员提供了更多的选择和便利。
生成式AI助力游戏创新:Roblox开发生成式AI工具,推动元宇宙游戏革命
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生成式AI助力游戏创新:Roblox开发生成式AI工具,推动元宇宙游戏革命

近期,生成式AI技术受到广泛关注,游戏产业也不例外。线上游戏平台Roblox宣布投入开发生成式AI工具,旨在帮助游戏开发者更轻松地创作游戏内容。在Roblox Studio中,开发者可输入文字描述,如“红色,双人座,前轮驱动的敞篷跑车”,AI便能自动生成相应车辆模型,并整合所有行为代码,实现虚拟游戏世界的行驶。然而,目前这些AI生成的内容尚需开发者进行调整。Roblox计划整合第三方AI服务,但具体时间未透露。同时,公司认识到AI工具可能对人类工作产生影响,因此寻求建立一个鼓励AI创造的经济体系。Roblox旨在成为元宇宙基础,不仅提供虚拟聚集地,还提供建构虚拟世界的相关工具。生成式AI技术的出现,让Roblox看到了彻底改变平台创作游戏的机会。
谷歌联合创始人回归做AI;ChatGPT上线自定义指令功能;DeepMind迭代AI设计芯片方法丨AIGC大事日报
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谷歌联合创始人回归做AI;ChatGPT上线自定义指令功能;DeepMind迭代AI设计芯片方法丨AIGC大事日报

07 / 21全球AIGC产业要闻1、微软谷歌OpenAI周五将公开承诺保障AI安全2、OpenAI信任与安全主管辞职3、OpenAI推出ChatGPT自定义指令功能4、DeepMind研发更高效的AI设计芯片方法5、GitHub推出AI编程聊天机器人公测版6、台积电:AI相关芯片需求急剧上升7、谷歌联合创始人回归 加码AI研发8、LG发布多模态大语言模型EXAONE 2.09、加拿大高级网络官员称AI正被用于黑客攻击10、OpenAI支持先进AI开发需申请政府许可11、OpenAI上调ChatGPT GPT-4使用量限制12、国家发改委:鼓励应用国产AI技术提升电子产品13、DeepMind在ICML 2023上发表80多篇新论文14、Cerebras和G42推出全球最大AI训练超算15、拜登提名的国家安全局局长警告AI威胁日益严重16、联想官网联手百度文心一格推出AI生图定制服务17、腾讯音乐试水AI社交 推出“未伴”APP18、安恒信息董事长范渊:今年将发大模型安全产品19、铭顺科技完成超千万级别A轮融资20、网易联合推出AI复原听障人士原声工具21、合合信息获ICDAR“文本篡改检测”赛道冠军22、阿里云图计算引擎支持每秒3万次查询23、喜马拉雅申请AI商标24、华大智造发布自博弈AI智能体25、Salesforce推出对话式AI工具1、微软谷歌OpenAI周五将公开承诺保障AI安全据知情人士透露,微软、谷歌、OpenAI等美国领先的AI公司将于当地时间周五公开承诺应白宫的要求,以负责任的方式开发和部署AI。这些承诺将在美国白宫颁布相关法规时到期。美国白宫文件草案将重点关注生成式AI,以及最强大的现有AI模型和功能更强大的未来模型。据知情人士透露,该文件可能会在周五之前发生变化。在定于周五发布的文件中,美国白宫将提出8项重点关注安全、保障和社会责任的承诺,包括:1、允许独立专家尝试让模型做出不良行为——这个过程被称为“红队”。2、与政府和其他公司共享信任和安全信息。3、在音频和视频内容上使用水印来帮助识别AI生成的内容。4、投资网络安全措施。5、鼓励第三方发现安全漏洞。6、报告不当使用和偏见等社会风险。7、优先研究AI的社会风险。8、使用最前沿的AI系统(称为前沿模型)来解决社会最严重的问题。2、OpenAI信任与安全主管辞职据站长之家消息,OpenAI的信任与安全负责人戴夫·威尔纳(Dave Willner )在LinkedIn上的一篇帖子中宣布离开公司,他称这个职位给他的家庭生活带来了压力,并表示他将提供咨询服务。威尔纳于去年2月接任OpenAI的信任与安全负责人,此前曾在Airbnb和Facebook工作。他在帖子中说道。“我想任何有年幼子女和超级紧张工作的人都能理解这种紧张感,而这几个月来,我真正意识到我不得不优先考虑其中之一。”这个夏天,我把教孩子游泳和骑自行车排在了我的 OKR(目标与关键结果)的首位。”3、OpenAI推出ChatGPT自定义指令功能OpenAI今日推出ChatGPT自定义指令功能,让用户更好地控制ChatGPT的响应方式。用户可设置个人偏好,ChatGPT将在以后的所有对话中记住它们。该功能即日起开始在Plus计划中提供测试版,并在未来几周扩展到所有用户。4、DeepMind研发更高效的AI设计芯片方法据《华尔街日报》今日报道,Google DeepMind的研究人员研发了一种更高效、更自动化地利用AI设计计算机芯片的方法,能够减少对人类硬件工程师工作的依赖。谷歌母公司Alphabet表示,该方法可以改进自己的专用AI芯片。DeepMind大约18个月前开始研究基于AI的方法,重点是改进芯片设计的逻辑综合阶段。加州大学伯克利分校研究员、竞赛组织者Alan Mishchenko称,上个月,DeepMind的方法以大幅优势赢得了一场专注于开发小型电路的编程竞赛,与去年的获胜者相比,效率提高了27%;与今年的第二名获胜者相比,效率提高了40%。5、GitHub推出AI编程聊天机器人公测版GitHub昨日宣布其新的Copilot Chat功能现已作为有限的公开测试版提供给企业公司和组织。Copilot Chat测试版将通过微软的Visual Studio和Visual Studio Code应用程序向所有企业用户开放。Copilot Chat可帮助开发者在几分钟内构建整个应用程序或调试大量代码,能够根据上下文感知输入到代码编辑器中的代码和任何错误消息。其主要功能包括提供个性化帮助、针对特定编程项目的实时指导、解决安全问题和提出修复建议、复杂概念的编程分析、简单故障排除等。6、台积电:AI相关芯片需求急剧上升台积电周四表示,AI相关芯片需求急剧上升,导致产能短缺。虽然台积电将通过把先进封装产能增加一倍来解决这个问题,但这个问题可能会持续到明年年底。台积电总裁魏哲家说,生成式AI的强劲需求“只会增强我们对长期增长的信心”,未来几年,AI相关处理器业务将以每年近50%的速度增长,并将其份额从目前占台积电收入的6%扩大到10%。7、谷歌联合创始人回归 加码AI研发据界面援引《华尔街日报》消息,谷歌联合创始人谢尔盖·布林重回公司,专注新AI研发工作。据悉,近几个月来,布林通常每周到谷歌位于加州芒廷维尤的办公室工作三到四天,与研究人员一起努力开发公司的下一个大型AI系统。知情人士说,布林去年底曾经在谷歌办公室参加有关AI的会议,但现在他参与的频率和强度都有所提高。据悉,布林与一群研究人员密切合作,打造谷歌AI模型Gemini。他们讨论了“损失曲线”等技术问题,“损失曲线”是一种衡量人工智能程序随时间变化的性能的方法,布林每周都会召集谷歌员工讨论新的AI研究。知情人士透露,布林还涉及了人事事务,比如聘用抢手的研究人员。8、LG发布多模态大语言模型EXAONE 2.0据韩国《中央日报》报道,LG周三发布其第二代超大规模语言模型EXAONE 2.0。EXAONE 2.0专注于预防幻觉,研究了约4500万篇论文、专利和文献以及3.5亿张图像,能够理解韩语、英语两种语言并提供答案,可用于新材料、新药开发等领域。LG还推出了三个相关平台Universe、Discovery和Atelier。Universe以聊天机器人的方式提供专业科研信息。Discovery的目标是开发新材料、物质和药物,能理解文本、分子结构、图表、表格、公式等图像,将于今年第四季度部署到 LG 的化学和生物子公司。Atelier是一个多模式AI平台,可以处理文本、图像、视频和声音,能够为照片创建标题、给产品写广告文案或根据某些概念创作艺术作品。9、加拿大高级网络官员称AI正被用于黑客攻击加拿大网络安全中心负责人Sami Khoury告诉路透社,其机构发现AI“被用于网络钓鱼电子邮件,或者以更有针对性的方式制作电子邮件、恶意代码(以及)错误信息和虚假信息”。早期证据表明席卷硅谷的技术革命也被网络犯罪分子所利用。10、OpenAI支持先进AI开发需申请政府许可据彭博社今日报道,OpenAI起草的一份内部政策备忘录显示,该公司支持要求想开发先进AI系统的人需获得政府许可的想法。这份文件还表明,OpenAI愿意公开其用于DALL-E等训练图像生成器的数据,并表示致力于在今年年底前“采用来源方法”,对来源的透明度负责。OpenAI警告称,内部政策文件中提出的想法将与美国白宫以及科技公司即将宣布的想法有所不同。其负责全球事务的副总裁Anna Makanju在接受采访时称,OpenAI不想扼杀生态系统,仅支持比OpenAI目前的GPT-4更强大的AI模型的许可制度,并希望确保规模较小的初创公司免受过多的监管负担。11、OpenAI上调ChatGPT GPT-4使用量限制OpenAI在7月20日发布ChatGPT更新说明,宣布从下周开始,将ChatGPT Plus客户可通过GPT-4发送的消息数量从每3小时25条增至50条。12、国家发改委:鼓励应用国产AI技术提升电子产品今日,国家发展改革委等部门印发《关于促进电子产品消费的若干措施》的通知。《若干措施》提出,加快电子产品技术创新,鼓励科研院所和市场主体积极应用国产人工智能(AI)技术提升电子产品智能化水平,增强人机交互便利性;依托虚拟现实、超高清视频等新一代信息技术,提升电子产品创新能力,培育电子产品消费新增长点。13、DeepMind在ICML 2023上发表80多篇新论文第40届国际机器学习会议(ICML 2023)将于7月23日至29日在夏威夷檀香山举行。Google DeepMind研究人员今年在ICML上发表了80多篇新论文,将在oral报告中介绍新AI智能体AdA、新的递归神经网络(RNN)家族等研究成果。Google DeepMind以白金赞助商的身份支持这次会议,并将展示AlphaFold的Demo、用于机器人的PaLM-E和用于从文本生成视频的Phenaki等新模型。14、Cerebras和G42推出全球最大AI训练超算AI芯片独角兽Cerebras Systems和阿联酋技术控股集团G42昨日宣布推出全球最大的AI训练超级计算机Condor Galaxy 1(CG-1)。CG-1拥有5400万个核心和4EFLOPs算力,针对大型语言模型和生成式AI进行了优化,标准支持多达6000亿个参数的模型,并可扩展配置支持多达100万亿个参数的模型;并为长序列长度的训练提供本机支持,开箱即用最多50000个tokens,无需任何特殊的软件库。这是其9台互连AI超级计算机组成的网络Condor Galaxy中的第一台,其AI训练能力将达到36EFLOPs,将用于解决医疗保健、能源、气候行动等领域社会最紧迫的挑战,有望显著减少AI模型训练时间。Cerebras和G42计划于2024年初在美国再部署两台此类超级计算机CG-2和CG-3,均为4EFLOPs算力。15、拜登提名的国家安全局局长警告AI威胁日益严重美国总统拜登提名的美国国家安全局局长蒂莫西·霍周四警告称,AI构成的威胁日益严重。蒂莫西·霍目前担任美国网络司令部副司令,他告诉参议院军事委员会,这些AI威胁可能会出现在明年的总统选举中。美国白宫已要求领先的AI公司自愿承诺限制这项强大的新技术,而国会正处于起草法规之前了解该问题的早期阶段。美国官员和分析人士称,AI生成的深度伪造可能会帮助海外对手传播虚假信息。16、联想官网联手百度文心一格推出AI生图定制服务今日,联想官网将开启14周年庆,同时宣布与百度文心一格在AIGC领域深度合作,基于联想官网私人定制特色业务,推出支持AI生成图片的外观定制服务。消费者在购买电脑时,只需在对应产品中选中定制模块,即可自由选择作品,用于联想电脑A面定制。在此前官网图库和用户自定义上传图片这两个选项的基础上,联想将会增加基于文心一格的AI能力,让用户轻松通过AI技术创作属于自己独一无二的专属电脑设计。17、腾讯音乐试水AI社交 推出“未伴”APP据Tech星球今日报道,一款名为“未伴”的AI社交APP在近期开启测试。点击APP中的“隐私政策”,可跳转至腾讯隐私保护平台,并在隐私保护指引概要中写着“未伴产品是由深圳市腾讯计算机系统有限公司提供的未伴产品”的字样。Tech星球了解到,该产品并非腾讯集团研发,背后的开发团队实则来自腾讯音乐(TME)。这是腾讯音乐继元宇宙社交后,在AI社交领域的一次重要试水。18、安恒信息董事长范渊:今年将发大模型安全产品《科创板日报》21日讯,2023科创板开市四周年论坛今日在上海举行。在高峰对话环节,安恒信息董事长范渊表示,大模型的发展,会降低网络和信息攻击的成本,包括促进大量的自动化低成本攻击工具,这就对安全服务产生新的需求。安恒信息将在今年发布大模型领域的安全产品。19、铭顺科技完成超千万级别A轮融资据铭顺科技公众号昨日发文,长沙数字人直播系统开发创企铭顺科技日前已经正式完成千万级别Pre-A轮融资,本轮融资由行业内知名投资机构领投,资金将主要用来加速公司AI算法(用于数字人产品迭代)研发和市场推广。在数字人直播私有化部署解决方案中,铭顺科技融合了LIP-sync音唇同步、NLP语义理解、TTS文本语音生成、大数据高并发、GAN生成对抗网络、QVM智能互动引擎等六大核心技术,让AI数字人主播能高度模仿真人的语言、形态等。20、网易联合推出AI复原听障人士原声工具据钛媒体报道,近日,网易集团、网易公益联合浙江省残疾人福利基金会发起“人生第一句”声音复原公益计划,利用网易互娱AI Lab的iSpeech技术打造首个AI复原听障人士原声工具。听障人士仅需上传5分钟没有完整语义的发声片段,之后在产品中输入想要表达的文字,就可以用原本的声音说出来。目前该产品已向全国听障人士免费开放,帮助他们无障碍、有情感地与外界交流。21、合合信息获ICDAR“文本篡改检测”赛道冠军近期,2023年文档分析与识别国际会议(ICDAR 2023)挑战赛落下帷幕,合合信息战胜了来自全球的上千支参赛团队,获得“文本篡改检测”赛道总冠军。据悉,合合信息技术团队提出的AI图像篡改检测方案在篡改区域定位、防止误判等方面表现优异,适配多种真实场景,能够在保持极低误检率的同时,准确识别并定位图片中文本的篡改行为,从而有效保障文本信息的真实性。22、阿里云图计算引擎支持每秒3万次查询今日,国际权威图基准测评“LDBC SNB Interactive” 榜单更新显示:阿里云开源图计算引擎GraphScope登顶并打破榜单历史纪录,通过应用最新自研下一代Flex架构,其单节点执行图数据库查询的吞吐率超过30000QPS,性能达此前纪录保持者2倍。图数据是用点和边的抽象表示事物之间关系的数据类型,在社交网络、电商、金融等领域应用前景广阔。阿里云GraphScope具有一站式、开发便捷、性能极致的特点,已于2020年开源,代码公布于github.com/alibaba/GraphScope。23、喜马拉雅申请AI商标据天眼查App页面消息,近日,上海喜马拉雅科技有限公司申请多个“XimalayaAI”商标,国际分类涉及广告销售、通讯服务、网站服务、教育娱乐,当前商标状态均为申请中。此前,该公司还申请注册了多个“喜马拉雅珠峰AI开放平台”“珠峰智人”等商标。24、华大智造发布自博弈AI智能体证券时报e公司讯,7月20日,华大智造杨梦团队在Nature子刊Nature Machine Intelligence上在线发表了Self-play reinforcement learning guides...
AI助力创作:执行力强引关注,采访实践与理论探究
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AI助力创作:执行力强引关注,采访实践与理论探究

这篇文章讲述了作者通过实际工作和生活中的案例,运用AIGC(人工智能助手)工具,提高自己的工作执行力和内容创作能力。通过与AIGC的互动,作者不仅优化了采访问题,还深化了对主题的理解和认知。作者认为AIGC对于新闻拆解水平和内容创作能力的提升,对他的工作和个人成长具有很大的参考价值。
协同处理刑事大案的人工智能系统需求
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协同处理刑事大案的人工智能系统需求

这篇文章讲述了一名需求者对人工智能的需求,特别是在处理大量卷宗时,他需要一个能够协助阅卷和制作阅卷笔录的AI系统。以刑事大案为例,卷宗数量庞大,手动处理耗时耗力。如果有一款AI系统可以快速检索与他方当事人相关的笔录证据内容并进行整理,将会大大提高辩护律师的阅卷效率。
【AIGC】如何采集数据指令集打造定制化ChatGPT
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【AIGC】如何采集数据指令集打造定制化ChatGPT

前言 对于我们目前的Chatgpt,如何能更有效的为自己或者公司生成个性化的数据是非场重要的,指令集对个性化定制使用Chatgpt至关重要,因为不同的用户有各自的偏好、需求和习惯,他们期望从Chatgpt得到的结果也会不同。定制化的指令集可以帮助用户根据自己的需求进行优化和限制,提高Chatgpt的效果。 例如,在一个医疗领域的Chatgpt模型中,有些用户可能更关心疾病的治疗方案,而另外一些用户可能更关心预防和健康维护方面的信息。针对不同的用户,我们可以定制专属的指令集,让Chatgpt更好地适应他们的使用习惯和需求,提供更贴合个性化的服务。 除此之外,个性化定制使用Chatgpt的指令集还可以减少用户学习和使用Chatgpt的成本,简化操作流程,提高使用效率。 而且(Instruction)是ChatGPT模型取得突破性进展的关键因素,可以让语言模型的输出更符合「人类的偏好」。 但指令的标注工作需要耗费大量的人力,即便有了开源的语言模型,资金不足的学术机构、小公司也很难训练出自己ChatGPT. 最近微软的研究人员利用之前提出的Self-Instruct技术,首次尝试使用GPT-4模型来自动生成语言模型所需的微调指令数据。 在基于Meta开源的LLaMA模型上的实验结果表明,由 GPT-4生成的5.2万条英语和汉语instruction-following数据在新任务中的表现优于以前最先进的模型生成的指令数据,研究人员还从GPT-4中收集反馈和比较数据,以便进行全面的评估和奖励模式训练。 训练数据 数据收集 研究人员重用了斯坦福大学发布的Alpaca模型用到的5.2万条指令,其中每条指令都描述了模型应该执行的任务,并遵循与Alpaca相同的prompting策略,同时考虑有输入和无输入的情况,作为任务的可选上下文或输入;使用大型语言模型对指令输出答案。 在Alpaca 数据集中,输出是使用GPT-3.5(text-davinci-003)生成的,但在这篇论文中,研究人员选择使用GPT-4来生成数据,具体包括以下四个数据集: 英文Instruction-Following Data:对于在Alpaca中收集的5.2万条指令,为每一条指令都提供一个英文GPT-4答案。如下代码 Algorithm 1: Pseudo code for prompt engineering, GPT-4 call and hyper-parameters in datageneration. Each instruction instance is used as variables in the prompt template, the data flow ishighlighted in blue.1...