网站搜索引擎优化技术,祭祀网站建设方案,做装修的网站怎么做好,沈阳微网站ChatGPT#xff08;生成式预训练变换器#xff09;是由 OpenAI 在2022年11月推出的聊天机器人。它建立在 OpenAI 的 GPT-3.5 大型语言模型之上#xff0c;并采用了监督学习和强化学习技术进行了微调。 ChatGPT 是一种聊天机器人#xff0c;允许用户与基于计算机的代理进行对… ChatGPT生成式预训练变换器是由 OpenAI 在2022年11月推出的聊天机器人。它建立在 OpenAI 的 GPT-3.5 大型语言模型之上并采用了监督学习和强化学习技术进行了微调。 ChatGPT 是一种聊天机器人允许用户与基于计算机的代理进行对话。它通过使用机器学习算法分析文本输入并生成旨在模仿人类对话的响应来工作。ChatGPT 可用于各种用途包括回答问题提供信息和进行非正式对话。 决定 ChatGPT 对话成功的关键因素之一是用于启动和引导对话的提示的质量。明确定义的提示可以帮助确保对话保持在正确的轨道上并涵盖用户感兴趣的主题。相反定义不清的提示可能会导致对话支离破碎或缺乏重点从而导致体验不够引人入胜和信息丰富。
ChatGPT 中G、P、T 分别是什么意思
GPTGenerative Pre-Training Transformer 一个预先训练好的用生成的方式把输入文字转化成输出文字的翻译 不理解是吗那我们每个分析下 Generative 生成式 Transformer Generative 的语言模型的核心通俗的说就是「顺口溜」在模型里面就叫预测。 当看了足够多的文本以后发现有一些语言模式是反复出现的。它之所以可以准确的填补「锄禾日当__ 」的空格不是因为它在自己的大脑子里面重构了一副农民劳动的场景仅仅是不过脑子顺口溜出来的。 你问它 3457 * 43216 它回答 149575912 这是错的。正确结果是 149397712。之所以结果的 2 是对的仅仅因为它读了太多的文字资料以后隐约感觉到 7 结尾的文字乘号6 结尾的文字和 2 结尾的文字比较「押韵」 从语感上比较像一首诗所以它就学会了这样的文字而不是学会了计算。 生成式模型努力解决的问题就是给定一些字预测如果是人类会写什么字。 在 BERT 那个年代为了训练大家常常把一句话中随机几个单词遮起来让计算机用现有的模型预测那几个单词如果预测准了就继续加强如果预测错了就调整模型直到上百万上亿次训练之后越来越准。只不过 ChatGPT 的 Generative 的部分不仅仅把文字还把上下文、intention意图也放进去做训练和预测。 Pre-Training 预训练 总结预先喂数据数据越多能回答的内容就越多且能更准确 以前很多的人工智能模型都是为了一个目标训练的。比如给我 1000 张猫的照片我就很容易的可以训练出来一个模型判断一个图片是有猫还是没有猫。这些都是专用的模型。 而 Pre-Training 模型不是为了特定的目标训练而是预先训练一个通用的模型。如果我有特定的需求我可以在这个基础上进行第二次训练基于原来已经预训练的模型进行微调Fine- Tuning。 这事儿就像家里请了个阿姨她已经被劳务公司预训练了整理家务的知识在此之前已经被小学老师预训练了中文对话到了我家里面我只要稍微 fine tune 一些我家里特定的要求就好了而不需要给我一个「空白」的人让我从教汉语开始把她彻底教一遍才能让她干活。 ChatGPT 的预训练就是给了我们所有人尤其是创业者程序员一个预先训练好的模型。这个模型里面语言是强项它提供的内容无论多么的胡说八道至少我们必须承认它的行文通畅程度无可挑剔。这就是他 pre-training 的部分而回答的内容部分正是我们需要 fine tuning 的。我们不能买了个 Apache 服务器回来不灌内容就说他输出的内容不够呀。 Transformer 转换
语言的转换器就是把语言的序列作为输入然后用一个叫做编码器 encoder 的东西变成数字的表现比如 GPT 就用 1536 个浮点数也叫 1536 维向量表示任何的单词或者句子段落篇章等然后经过转化变成一串新的序列最后再用 decoder 把它输出。这个转换器是这个自然语言处理的核心。
比如如果给 ChatGPT 输入「Apple」这个词它给你返回 [ 0.0077999732, -0.02301609, -0.007416143, -0.027813964, -0.0045648348, 0.012954261, ..... 0.021905724, -0.012022103, -0.013550568, -0.01565478, 0.006107009] 这 1536 个浮点数字来表示 Apple其中一个或着多个维度的组合表达了「甜」的含义另外一堆表达了「圆」的含义还有一大堆共同表达了「红」等等属性组合至于具体哪些表达了这些不得而知
然后这堆数字再交给 decoder并且限定中文的话它会解码成为「苹果」限定西班牙语的话它会解码成「manzana」限定为 emoji 的话就输出「」。总之通过编码转换解码它就完成了从 Apple 到目标输出语言的转化。
ChatGPT 所做的事情远远多于翻译。但核心上它就是把一个语言序列转换为了另外一堆语言序列这个任务完成得如此的好以至于让人产生了它有思想的错觉。 gpt一个预先训练好的用生成的方式把输入文字转化成输出文字的转换模型工具 了解了gpt那我们怎么使用它呢可以看下篇文章
AI篇-chatgpt基本用法文心一言也适用_Mr_wilson_liu的博客-CSDN博客
