Artykuł bada metodę RLHF jako sposób na wzbogacenie modeli językowych o głębsze zrozumienie skomplikowanych koncepcji. Podkreśla wyzwania związane z dostępnością i kosztami zgromadzenia danych przez ekspertów. Omawia także, jak RLHF znacząco poprawiło ChatGPT w porównaniu do oryginalnego GPT-3.

Modele zero-shot są pomocne przy prototypowaniu projektów z zakresu uczenia maszynowego, ponieważ z reguły nie potrzebują dodatkowego treningu do działania. Szczególnie dobrze radzi sobie CLIP - popularny model od OpenAI.

Według niektórych, Machine Learning to “najseksowniejszy zawód XXI wieku”. Jego medialny wizerunek, kreowany na podstawie science fiction, często jednak odbiega od realiów pracy w tej branży. Poniżej obalamy mity na temat ML oraz przedstawiamy kluczowe pytania, jakie powinien sobie zadać początkujący developer ML.