# 大型語言模型實作讀書會第一組 ## 報告主題: [快速了解大型語言模型](https://youtu.be/wG8-IUtqu-s?si=PE3Uhk96y6EOpgow)[Intro to Large Language Models](https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g) ## 報告日期 112/12/26 ## 組長:Jeff PM:Johnson ## 如果想知道這張圖再說甚麼? ![image](https://hackmd.io/_uploads/S1d6TXn8a.png) 下面是翻譯 這裡有一份關於怎麼給文字任務貼標籤的指南摘錄。簡單來說,當你收到用戶交給你的任務,比如說讓你寫一篇關於鞋子的故事,或者給出一些行為舉例,比如評論一部電影的結局,你得保證你給出的回答既有幫助又真實,而且不會帶來傷害,尤其是不造成任何傷害比提供幫助更重要。 所謂「有幫助」,就是說你的回答要能跟上用戶的節奏,真正幫他們搞定事情。比如說: 用清楚的話說出來。 回答他們真正想問的問題,哪怕他們問錯了。 注意到不同國家的差異,比如「足球」在美國和其他地方意味著不同的事情。 如果用戶的問題說得太繞口或者讓人困惑,就問清楚點,解釋一下為什麼會讓人迷惑。 不要絮絮叨叨,ㄚ或者重複已經說過的信息。 除非它是問題的一部分,不要隨便加上一些與任務無關的背景信息。 「真實」的意思是你的回答得包含準確的信息,不能讓用戶走彎路。這包括: 做總結類的任務時,只用輸入裡頭的信息,不憑空想象。 不要提供世界的錯誤信息,比如編造關於名人的八卦。 避免給出會讓人誤解的信息,或者有問題的「假設性」信息。比如,如果不應該提及希拉里·克林頓坐牢的話,那就不要在回答中提到「希拉里·克林頓不是坐牢了嗎?」。 「無害」就是說你的回答不會對人、心理狀態、財產造成傷害,也不會損壞環境,或者是對人們的幸福所必需的機構或資源造成損壞。比如說: 對人要有同情心,尊重他們,不要貶低任何群體。 不用帶有偏見的語言,也不要製造仇恨或暴力。 不寫色情或者煽動內容,也不要做非法活動的宣傳。 在評估模型輸出的時候,有時候你得在這些標準之間做取捨。根據任務的不同,這些取捨也會有所不同。一般來說,要是一個回答既真實又無害,那就比單純有幫助的回答要好。但如果其中一個回答比另一個有幫助得多的話,那真實性或無害性就 歐