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从模型中生成数据相对来说很简单。我们从一些标记开始,这些标记基本上是你的前缀,就像你想要开始的内容一样。假设我们想从标记91开始,我们把它输入网络。网络会给我们概率,一个概率向量。我们可以根据此概率分布对标记进行采样,模型赋予高概率的标记更有可能被采样。


接下来,团队利用计算机模型模拟智能体的特定机械能力和限制,设计出一个“控制器”,也就是一组关于智能体及其相似个体应该如何移动的指令。然后,他们让多个智能体按照特定轨迹移动并进行模拟,记录它们之间是否发生碰撞或其他交互情况。


现在,你发布了“imend”的提示,在OpenAI或类似服务器上最终发生的情况是,他们放置了一个“imstart”助手“imsep”, 这就是流程的结束。他们构建了这个上下文,然后开始从模型中采样。在这个阶段,他们会询问模型:“什么是好的第一个序列?什么是好的第一个标记?什么是好的第二个标记?”以此类推。这就是语言模型接管并创建响应的地方,例如,看起来像这样的响应,但它不必完全相同,如果这种类型的对话存在于数据集中,它将具有这种风格。这就是协议的大致工作方式,协议的细节并不重要。我的目标只是向你展示,最终一切都只是一个一维标记序列,所以我们可以应用我们已经看到的一切,但我们现在正在训练对话,并且我们现在基本上也在生成对话。


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