如果我们想让模型写一篇关于全球变暖的文章，
我们可以给模型一个prompt，如“全球变暖是一个严重的问题，因为…”。模型会根据这个prompt生成一篇文章。 这种方法的优点是简单直观，但缺点是可能需要大量的尝试才能找到一个好的prompt。 第二种Function calling函数调用 Function calling是一种更深入的应用架构，它通过调用模型的内部函数，直接获取模型的某些特性。 例如，我们可以调用模型的词向量函数，获取单词的词向量。 这种方法的优点是可以直接获取模型的内部信息，但缺点是需要深入理解模型的内部结构。 第三种RAGRetrieval-Augmented Generation RAG是一种结合检索和生成的应用架构。 在这种方法中，模型首先会检索相关的文本，然后用这些文本作为输入，让模型生成答案。 例如，如果我们想让模型回答一个关于全球变暖的问题，模型可以先检索到一些关于全球变暖的文章，然后根据这些文章生成答案。 这种方法的优点是可以利用大量的外部信息，提高模型的生成质量。但缺点是需要大量的计算资源，因为需要对大量的文本进行检索。 第四种Fine-tuning微调 Fine-tuning是一种在特定任务上进一步训练模型的应用架构如计算钢材的消耗量等等。 在这种方法中，模型首购买 Whatsapp 号码数据 先会在大量的文本上进行预训练，学习语言的基本规律。然后，模型会在特定任务的数据上进行fine-tuning，学习任务的特定规律。 例如，我们可以在情感分析任务上fine-tuning模型，让模型更好地理解情感。 这种方法的优点是可以提高模型在特定任务上的表现，但缺点是需要大量的标注数据。 最后的话 总的来说，GPT大模型生成结果的原理，就是通过学习语言的规律，然后根据已有的语境，预测下一个单词，从而生成连贯的文本。这就像我们人类说话或写文章一样，
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根据已有的语境，预测下一个单词或短语。只不过，GPT模型的学习能力和生成能力，远超我们人类。 我们可以看到，AI在学习我们人类，它们不知疲倦，孜孜以求，我们人类也应该向它们学习，不带批判和有色眼镜的看待身边人的观点，用仅剩的群体智慧来继续引领我们走向下一个新世界。 后续还会对四种技术架构进行深入探讨，欢迎交流~ 希望带给你一点启发，加油。 作者柳星聊产品，公众号柳星聊产品 本文由 @柳星聊产品 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。 题图来自 Unsplash，基于 CC 协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。 赞赏 收藏点赞更多精彩内容，请关注人人都是产品经理微信公众号或下载App Prompt RAG 大模型 技术架构 分享 柳星聊产品 关注 点我关注，洞察产品发展脉络。
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