【生成式AI時代下的機器學習(2025)】第六講:生成式人工智慧的後訓練(Post-Training)與遺忘問題

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影片說明
投影片連結:https://docs.google.com/presentation/d/129jFUXCPekD2Qoaq6H0Ntasm0GUiK8_X/edit?usp=sharing&ouid=115046073158939078465&rtpof=true&sd=true 33:00 1:14:15 我怕口頭上沒有說清楚,所以再用文字說明。我認為未來的趨勢是,多數語言模型仍需要具備自己獨特的能力(例如:特別擅長寫程式)。一個大型計劃可能需要由多個具備不同專長的語言模型組成團隊,共同完成,就像人類社會中的分工合作一樣。但要注意,所謂「特別擅長寫程式」,並不代表其他能力都可以一概沒有,如果有一個擅長寫程式的模型,它在團隊中的角色是程式設計師,但若它除了寫程式以外,甚至無法理解人類語言,聽不懂其他團隊成員的指令(如:「這裡有個 bug」),無法與他人溝通,那並不是我們所追求的。因此,我們並不希望在 Post-training 階段發生嚴重的遺忘現象,至於可接受的遺忘程度,則取決於實際需求。例如,一個擔任程式設計師的語言模型如果不會寫唐詩,可能還可以接受;但如果它連基本的語言能力都喪失,那就不行了。就好像人類的程式設計師也許不一定擅長社交,但至少能跟其他人類溝通。 33:26 穿越到舊石器時代,開始講古,不喜歡聽講古的同學可略過 38:41 怕口頭解釋不清楚,這裡用文字補充。正確答案是英文 "seventy",但語言模型輸出的是阿拉伯數字 "70"。按照該基準資料的評分方式,這會被判定為答錯,但其實語言模型是答對的。 45:20 Reply 為拼寫錯誤,應為 Replay 51:49 講古結束,回到現代
本頁的資料來源與計算方式
影片的數字
- 公開統計
- 觀看、喜歡與留言總數是取得當時的 YouTube 公開統計,不是即時數值;各項統計的觀測時間可能不同。「資料最後記錄」是影片資料的記錄時間,不代表觀看、喜歡或留言都在那時重新觀測。
- 觀看歷史
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- 字幕
- 只記錄來源是否提供字幕,尚未擷取逐字稿,因此字幕不列入標籤比對。
- 觀測分析
- 直播逐時/逐日最高同時在線取自所讀直播紀錄;讀取上限、略過與解析失敗的筆數列在「資料涵蓋範圍與解析限制」。
共同標籤
標籤來源:新文易數(tag.observe.tw)。共同標籤以文字比對影片標題與說明,不是 AI 判讀;命中不代表事件歸屬或立場,與頻道分類分開。標題或說明出現標籤,不代表影片主題;可能來自固定宣傳或版權文字。字幕尚未取得,不列入比對。
- 比對範圍
- 僅列出目前詞彙版本與影片標題、說明仍相符的比對結果;待比對或來源文字已變動的影片不列入,數量見「收錄與比對範圍」。
- 期間
- 「往前 N 日」包含今天與前 N 天,共 N+1 個台北日曆日(往前 7 日為 8 個日曆日);指定起訖日期時以實際起訖日為準。日數、日期與小時條件同時套用。
- 命中片段
- 每支影片最多顯示 3 段,標示來自標題、說明或字幕;沒有片段時顯示「沒有命中片段」,來源文字缺漏時顯示「來源文字未提供」,不另行補寫。完整比對依據在影片頁的「共同標籤與比對依據」。
- 顯示排除
- 符合標籤顯示規則的詞(上游排除詞、雜訊、純數字或日期、長度不符,以及核定的來源或平台名稱、雙字通用詞、國家城市政黨詞、少數 YouTube 平台或宣傳用語)整詞不列入排行,但仍保留在原始詞彙池與比對證據中;原始詞彙池列出排除原因。雙字通用詞只依核定清單判定,包含它們的人名、事件或具體議題不會因此被排除。管理員也可以在排行上直接排除個別標籤,同樣只影響排行顯示,每次排除與恢復都留有紀錄。
- 說明欄樣板
- 同一頻道說明欄反覆出現的宣傳段落不列入比對。「24小時」這類詞只在這種重複宣傳段落中略過,出現在一般新聞內容時照常計入;這不同於整詞的顯示排除。
- 示例
- 列表與片段只是符合條件的影片例子,不能用來推算整體比例或全站失真程度;有效比對的影片比例只代表比對完成度。
- 觀看
- 累計觀看是取得當時的公開觀測值,不是期間增量;無觀看值的影片不當作 0。
本頁資料範圍
觀看數與互動數為取得當時的公開觀測值。
資料來源
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