5分钟用ChatGPT完成一篇PhD Proposal！

如何用ChatGPT在5分钟内完成一篇PhD Proposal?

接下来看我的～

5分钟用ChatGPT完成一篇PhD Proposal！

申请博士需要套瓷找导师，而能否得到导师的青睐，一篇有趣的Proposal至关重要。

接下来我们就尝试使用ChatGPT完成一篇关于大型自然语言模型（Large Language Model）的Proposal。

第1步. 提示任务、要求和背景

输入=>

“Please write a detailed proposal on the following research topic. make sure it is free from plagiarism. “large language model training situation, challenge and future direction”. I’m a PhD student in computer science focusing on machine learning in large language model, to make sure it is up-to-date and advanced. Add citations to this document.”

简单翻译一下，看下大致内容

介绍：

近年来，大型语言模型 (LLM) 彻底改变了自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML)。LLM 旨在通过从大量文本数据中学习来生成类似人类的响应。这些模型在海量数据集上进行了预训练，并针对特定任务进行了微调。LLM 的出现导致自然语言理解 (NLU)、自然语言生成 (NLG) 和语言翻译任务取得重大突破。

在本提案中，我们将讨论大型语言模型训练的现状和挑战及其未来方向。

现状：

LLM 的当前状态由两种主要架构主导：基于 Transformer 的模型和基于递归神经网络 (RNN) 的模型。最流行的基于 Transformer 的 LLM 是 GPT-3 和 BERT，而最流行的基于 RNN 的 LLM 是 LSTM 和 GRU。

GPT-3 等大型语言模型最近的成功引发了一场开发更大、更强大模型的竞赛。然而，模型规模的增加也带来了一些挑战，包括需要更强大的硬件以及训练和微调此类模型的难度。

挑战：

LLM 培训的主要挑战之一是模型的庞大规模。大型模型需要更多的计算资源和时间来训练，这使得研究人员很难尝试新的架构和技术。此外，大型模型需要大量数据，这些数据可能并不总是可用或不可行。

LLM 培训的另一个挑战是偏见问题。LLM 通常在有偏见的数据集上接受训练，这可能会导致模型延续甚至放大这些偏见。研究人员需要通过开发新技术来检测和减轻 LLM 中的偏差来解决这个问题。

未来发展方向：

LLM 的未来在于开发更高效和可扩展的架构，以处理不断增加的模型规模。一个有前途的方向是使用并行计算和分布式训练来加快训练时间并降低训练大型模型的成本。

另一个未来的方向是开发可以从多模式输入（例如文本、图像和音频）中学习的 LLM。这将使 LLM 能够执行需要理解和处理多种模式的任务，例如图像字幕或语音识别。

结论：

总之，LLM彻底改变了自然语言处理和机器学习领域。然而，模型规模的增加带来了一些挑战，包括需要更强大的硬件和偏差问题。为了应对这些挑战，研究人员需要开发更高效和可扩展的架构和技术来训练和微调大型语言模型。LLM 的未来在于他们能够从多模式输入中学习并执行需要理解和处理多种模式的复杂任务。

第2步. 丰富细化内容

从更专业的角度看，内容还是稍显General，此外不够丰富，Citations也不够，那么继续。

输入=>

“This is too summarized, retype the same document but make it more detailed and bulky.”

如下中文内容，我们可以看到，ChatGPT将两种典型模型的特点增加进去了，比如Transformer 的注意力机制，RNN的顺序数据处理能力。

此外，现状研究内容中，增加了大模型的影响，比如模型尺寸的增加导致能源消耗增加。

挑战当中，细化了如何应对挑战的方案，比如使用对抗训练来生成可以减少训练数据偏差的合成数据。

未来方向中，增加了应对建议，比如知识蒸馏，其中训练较小的模型以模仿较大模型的行为，以及通过结合常识和推理知识来产生更像人类的反应。

最后就是Citations，增加到了10个。

介绍：

近年来，大型语言模型 (LLM) 已经改变了自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML)。LLM 通过从大量文本数据中学习来生成类似人类的响应。它们在海量数据集上进行了预训练，并针对特定任务进行了微调。LLM促进了自然语言理解 (NLU)、自然语言生成 (NLG) 和语言翻译任务方面的重大突破。在本提案中，我们将讨论 LLM 培训的现状和挑战及其未来方向。

现在的情况：

LLM 的当前状态由两种主要架构主导：基于 Transformer 的模型和基于递归神经网络 (RNN) 的模型。最流行的基于 Transformer 的 LLM 是 GPT-3 和 BERT，而最流行的基于 RNN 的 LLM 是 LSTM 和 GRU。基于 Transformer 的 LLM 因其注意力机制而广受欢迎，该机制允许模型关注输入序列的不同部分。另一方面，基于 RNN 的 LLM 以其有效建模顺序数据的能力而闻名。

GPT-3 等大型语言模型最近的成功引发了一场开发更大、更强大模型的竞赛。然而，模型规模的增加带来了一些挑战，包括需要更强大的硬件以及训练和微调此类模型的难度。此外，模型尺寸的增加导致能源消耗增加，这是一个主要的环境问题。因此，研究人员正在探索新的方法来开发更有效的模型，以降低 LLM 训练的计算成本。

挑战：

LLM 培训的主要挑战之一是模型的庞大规模。大型模型需要更多的计算资源和时间来训练，这使得研究人员很难尝试新的架构和技术。此外，大型模型需要大量数据，这些数据可能并不总是可用或不可行。为了缓解这个问题，研究人员正在探索开发需要更少数据和计算资源的更高效架构的方法。

LLM 培训的另一个挑战是偏见问题。LLM 通常在有偏见的数据集上接受训练，这可能会导致模型延续甚至放大这些偏见。研究人员需要通过开发新技术来检测和减轻 LLM 中的偏差来解决这个问题。一种有前途的方法是使用对抗训练来生成可以减少训练数据偏差的合成数据。

未来发展方向：

LLM 的未来在于开发更高效和可扩展的架构，以处理不断增加的模型规模。一个有前途的方向是使用并行计算和分布式训练来加快训练时间并降低训练大型模型的成本。此外，研究人员正在探索在不牺牲性能的情况下压缩模型的新方法。一种有前途的方法是知识蒸馏，其中训练较小的模型以模仿较大模型的行为。

另一个未来的方向是开发可以从多模式输入（例如文本、图像和音频）中学习的 LLM。这将使 LLM 能够执行需要理解和处理多种模式的任务，例如图像字幕或语音识别。此外，研究人员正在探索开发 LLM 的方法，这些 LLM 可以通过结合常识和推理知识来产生更像人类的反应。

结论：

总之，法学硕士彻底改变了自然语言处理和机器学习领域。然而，模型规模的增加带来了一些挑战，包括需要更强大的硬件和偏差问题。为了应对这些挑战，研究人员需要开发更高效和可扩展的架构和技术来训练和微调大型语言模型。LLM 的未来在于他们能够从多模态输入中学习，执行需要理解和处理多种模态的复杂任务，并通过结合常识和推理知识产生更像人类的反应。总体而言，LLM 领域正在迅速发展，要提高这些模型的效率、准确性和公平性，还有很多工作要做。

第1步. 提示任务、要求和背景第3步. 丰富参考文献

如果以上内容经过专业领域的确认后基本没问题，那么还需要增加更多的Citations，从而让Proposal的内容来源更加充实。

输入=>
“For the same document above, add more citations and references, don’t change anything except adding more citations and references.”