Este artigo apresenta o método C3PO lançado pela Universidade de Stanford, um novo método para customização de grandes modelos de linguagem, capaz de adaptação personalizada com base no contexto. Este método ajusta o modelo combinando funções de perda DPO e SFT para garantir a robustez do desempenho do modelo e usa efetivamente feedback verbal para evitar generalização excessiva, melhorando assim a praticidade e confiabilidade do modelo. O surgimento do método C3PO fornece novas ideias e meios técnicos para a personalização personalizada de grandes modelos de linguagem e espera-se que promova ainda mais o progresso e o desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial.
A Universidade de Stanford lançou o método C3PO para personalizar grandes modelos de linguagem para fazer adaptações personalizadas com base no contexto. Este método utiliza modelos de ajuste de perdas DPO e SFT para garantir um desempenho robusto. O C3PO incorpora efetivamente feedback verbal para evitar generalizações excessivas.
A introdução do método C3PO marca um novo progresso no campo da personalização personalizada de modelos de linguagem em larga escala. Suas vantagens em robustez de desempenho e em evitar generalização excessiva fornecem uma garantia mais confiável para a aplicação de modelos de linguagem em larga escala no futuro. Acredita-se que no futuro haverá mais pesquisas e aplicações baseadas em métodos C3PO, promovendo ainda mais o desenvolvimento de tecnologia de inteligência artificial.