以下为为您找到的关于大模型的相关 PPT 资料：
OpenAI科学家@hwchung2 7在首尔国立大学的演讲模型足够大，某些能力才会显现，GPT-4即将超越拐点并在其能力上实现显着跳跃。GPT-3和GPT-4之间的能力仍然存在显着差距，并且尝试弥合与当前模型的差距可能是无效的。视频中演讲PPT：https://docs.google.com/presentation/d/1636wKStYdT_yRPbJNrf8MLKpQghuWGDmyHinHhAKeXY/edit#slide=id.g27b7c310230_0_496核心观点：改变观点的必要性，我们需要改变观念，因为某些能力只有在模型达到一定规模时才会显现。即使现有的大型语言模型（LLM）在某些方面表现不佳，我们也不能草率断言“这不行”。更准确地说，应该是“还不行”。当有更大的模型出现时，很多原有的结论都可能会被推翻。这也意味着，我们需要不断更新、甚至摒弃过去基于某些理念建立的认知。主要亮点：能力的扩展和出现?大型语言模型的某些能力只有在一定规模时才会出现，这凸显了从不同角度看待该领域的重要性。大语言模型有潜力通过不断从失败的实验中学习来提高解决问题的能力，但GPT-3和GPT-4之间的能力仍然存在显着差距，并且尝试弥合与当前模型的差距可能是无效的。
Pathways Language Model(PaLM):Scaling to 540 Billion Parameters for Breakthrough Performance:https://ai.googleblog.com/2022/04/pathways-language-model-palm-scaling-to.htmlPaLM API & MakerSuite:an approachable way to start prototyping and building generative AI applications:https://developers.googleblog.com/2023/03/announcing-palm-api-and-makersuite.htmlThe Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning:https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a- Paper.pdfGoogle Research,2022 & beyond:Language models:https://ai.googleblog.com/2023/01/google-research-2022-beyond-language.html#Langu ageModelsAccelerating text generation with Confident Adaptive Language Modeling(CALM):https://ai.googleblog.com/2022/12/accelerating-text-generation-with.htmlSolving a machine-learning mystery:https://news.mit.edu/2023/large-language-models-in-context-learning-0207Here are the assembled readings on generative AI:Ask a Techspert:What is generative AI?https://blog.google/inside-google/googlers/ask-a-techspert/what-is-generative-ai/Build new generative AI powered search & conversational experiences with Gen App Builder:https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/create-generative-apps-in-minutes-with-gen-app-builderWhat is generative AI?https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-generative-ai
如果是我想象，如果雷军在，你说这个PPT讲到此处，这个画面一定是非常激动人心的。你看我们得了这么激动人心的结论，帮大家省了一个亿的钱。我们的话写得非常平淡，所以看花容易秀花难。所以这是第二个结论，其既然不需要面面俱到的能力，不要等GPT5或者赶上GPT4了，现在这些很多开源的小模型能力达到3.5的能力，国内的模型绝对都能达到3.5的能力，达到这个能力就够用，也就是说不用再等了，现在此时此刻你大模型就ready了，你就可以来参与这个工业革命，再等下去可能你就错过这班车了。实践证明，百亿参数的场景大模型训得好，专业能力可以超越GPT4