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2023.06.16北京
1）Transformer
2）GPT
3）InstructGPT
4）ChatGPT（GPT3.5/GPT4.0）
5）大模型
6）AIGC（人工智能生成内容）
7）AGI（通用人工智能）
8）LLM（大型语言模型）
9）羊驼（Alpaca）
10）Fine-tuning（微调）
11）自监督学习（Self-SupervisedLearning）
12）自注意力机制（Self-AttentionMechanism）
13）零样本学习（Zero-ShotLearning)
14）AIAlignment（AI对齐）
15）词嵌入（WordEmbeddings）
16）位置编码（PositionalEncoding）
17）中文LangChain
（1）提供无效回答：没有遵循用户的明确指示，答非所问。
（2）内容胡编乱造：纯粹根据文字概率分布虚构出不合理的内容。
（3）缺乏可解释性：人们很难理解模型是如何得出特定决策的，难以确信回答的准确性。
（4）内容偏见有害：模型从数据中获取偏见，导致不公平或不准确的预测。
（5）连续交互能力弱：长文本生成较弱，上下文无法做到连续。
17、中文LangChain
中文LangChain开源项目最近很火，其是一个工具包，帮助把LLM和其他资源（比如你自己的领域资料）、计算能力结合起来，实现本地化知识库检索与智能答案生成。
LangChain的准备工作包括：
1、海量的本地领域知识库，知识库是由一段一段的文本构成的。
2、基于问题搜索知识库中文本的功能性语言模型。
其主要工作思路如下：
1、把领域内容拆成一块块的小文件块、对块进行了Embedding后放入向量库索引（为后面提供语义搜索做准备）。
2、搜索的时候把Query进行Embedding后通过语义检索找到最相似的K个Docs。