最好的大模型讲解课！OpenAI技术大牛Andrej Karpathy发布《大型语言模型》概述，附视频与Slides

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“ 在大型语言模型（LLMs）领域的前沿，Andrej Karpathy博士无疑是一位杰出的领军人物。他于近日在YouTube发布了题为大型语言模型概述的视频，深入介绍了这一革命性技术的方方面面。

Andrej Karpathy博士是计算机科学领域的一位杰出学者，以其在人工智能和深度学习领域的研究而闻名。他毕业于斯坦福大学，之后在OpenAI担任研究主管一职，为开发LLMs的前沿技术贡献良多。他的研究和领导力使他成为LLMs领域的知名专家之一。在这个引人入胜的视频中，Karpathy博士探讨了LLMs的核心概念，包括推理、训练、梦境以及它们的工作原理。他深入解释了微调的重要性，以及在与LLMs互动时需要注意的事项。该视频还包括了关于LLMs未来发展的展望，包括LLM缩放法则、工具使用和多模态技术等。

第一部分：语言模型（LLMs）

大型语言模型是当今技术领域备受关注的热门话题。这些模型的推理、训练和梦境是研究和开发的焦点。虽然它们可以在某些情况下像有益的助手一样帮助我们，但在与它们互动时，我们必须谨慎对待。微调只是将梦境“引导”成“有益的助手梦境”，但并不总是准确的。与人类类似，如果LLMs使用浏览或检索，并且答案已经进入其“工作记忆”中，那么我们可以更加信任它们的答案。然而，在进行数学或代码运算等工具操作时，建议进行双重检查。

第二部分：语言模型的未来

未来，LLMs将继续发展壮大。LLM缩放法则将推动更大规模的模型，工具使用将包括浏览器、计算器、解释器以及DALL-E等多种应用。多模态技术将允许LLMs理解视觉和音频信息，思维方式将更接近人类的系统1和系统2思维，自我提升可能会让LLMs成为下一个AlphaGo。此外，LLMs将变得更加可定制，甚至可能成为操作系统的一部分。

第三部分：LLM安全性

随着LLMs的普及，安全性问题也凸显出来。我们必须关注越狱、提示注入和数据污染等安全漏洞，以确保LLMs的使用不会导致潜在的风险。LLM安全性问题需要深入研究和全球合作，以找到解决方案，保护我们的数字世界。这是大型语言模型令人兴奋的未来，但我们也必须保持警惕，以确保它们的安全性和可靠性。在技术的快速演进中，我们必须找到平衡点，使LLMs成为我们的有益工具，而不是潜在的风险因素。

详细的章节介绍

第一部分：语言模型（LLMs）

00:00:00 介绍：大型语言模型（LLM）讨论
00:00:20 LLM 推理
00:04:17 LLM 训练
00:08:58 LLM 梦境
00:11:22 它们是如何运作的？
00:14:14 微调变成助手
00:17:52 到目前为止的总结
00:21:05 附录：比较、文档标记、RLHF、合成数据、排行榜

第二部分：语言模型的未来- 00:25:43 LLM 缩放法则- 00:27:43 工具使用（浏览器、计算器、解释器、DALL-E）- 00:33:32 多模态（视觉、音频）- 00:35:00 思维方式，系统 1/2- 00:38:02 自我提升，LLM AlphaGo- 00:40:45 LLM 定制，GPT Store- 00:42:15 LLM 操作系统

第三部分：LLM 安全性- 00:45:43 LLM 安全性介绍- 00:46:14 越狱- 00:51:30 提示注入- 00:56:23 数据污染- 00:58:37 LLM 安全性结论

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