百度文心一言怎么样？文心一言评测介绍[多图]

百度也非常看重 RLHF 机制在训练中的重要性，提出了一套完整的技术，也被证明非常有效。首先接收人类反馈，然后使用反馈数据来训练奖励模型，最后再做强化学习的策略优化。但应看到，由于文心一言刚刚上线，用户需求和反馈数据尚不充分，因而后续一定会基于更多真实反馈获得进化。

提示（prompt）已经成为与大模型尤其是对话大模型互动最自然直观的方式。千亿以上参数的大模型往往蕴含了极其丰富的数据和知识，如何快速准确找到并应用这些数据和知识变得至关重要。这时提示构建得好不好将直接影响语言模型表现出的能力，因此文心一言在这方面下了大功夫。

当用户输入提示时可以基于很多自动构建的方法来提升效果，比如补充实例（解题时给出示例）、创作时给出提纲、规范等。此外大语言模型也会出现错误，这时加入已知的准确知识点也能提升回答准确性。最后在构建提示时加入思维链也会使答案更合理，逻辑更清晰。