算法原理
小 P 老師大模型算法是基於通用的大規模語言模型(LLM)進行補全、人機對話及通過提示(Prompt)完成場景需求(如教學答疑、口語對話、作業批改、寫作指導等)的對話式大語言模型。小 P 老師大模型算法在海量數據上進行了預訓練和指令微調,具有文本理解和生成的能力,能夠根據用戶的輸入請求,生成用戶期望的輸出結果,例如用戶輸入不會做的習題,大模型可以生成習題的講解過程,幫助用戶答疑解惑。小P 老師大模型算法具有強大的語言能力,特別適用於通用場景和教育領域的套用場景。
運行機制
訓練過程中,小 P 老師大模型算法利用無監督海量文本、圖像和音頻數據、高質量 Prompt 數據和用戶反饋數據進行持續最佳化。使用過程中,小 P 老師大模型算法接收用戶輸入的文本、圖像和/或音頻數據後,首先對輸入數據進行違法和不良信息審核,必要時輔以機器翻譯再次進行審核,其中如果接收的是圖像和/或音頻數據,需要先將其轉換為文本。審核通過後,該算法根據輸入內容的特徵和場景需求,調用底層大規模語言模型生成相應的回答。最後,再次對輸出數據進行違法和不良信息審核,審核通過後才將回答反饋給用戶。
套用場景
小 P 老師大模型算法,主要用途為套用於對話式生成場景,根據用戶輸入內容,套用對話模型,生成對話回答。
算法目的
小 P 老師大模型算法旨在提升通用場景和教育場景下的用戶體驗和效果,通過強大的語言能力和循循善誘的教學方式,幫助用戶在各種場景下獲得高質量的問答對話生成服務。同時,小P老師大模型算法嚴格遵守相關法律法規和算法倫理,確保輸出內容的安全性和合規性。