Post by account_disabled on Jan 27, 2024 3:58:51 GMT -5
但这可能会改变。） ChatGPT 的一大功能是它可以记住您与之进行的对话。这意味着它可以从您之前询问过的任何内容中收集上下文，然后使用它来通知与您的对话。您还可以要求返工和更正，它会引用您之前讨论过的内容。它让与人工智能的交互感觉就像是真正的来回交互。 如果您想真正体验一下它，请立即花五分钟玩一下 ChatGPT（它是免费的！），然后回来阅读它是如何工作的。 ChatGPT 如何运作？ 这个庞大的数据集被用来形成一个模仿人脑的深度学习神经网络，这使得 ChatGPT 能够学习文本数据中的模式和关系，从而预测任何给定句子中接下来应该出现的文本。
ChatGPT 的工作原理是尝试理解您的提示，然后根据训练的数据输出它预测最能回答您问题的字符串。虽然这听起来相对简单，但它掩盖了幕后发生的事情的复杂性。 监督学习与无监督学习 让我们实际谈谈这 电话号码数据 次培训。GPT 中的 P 代表“预训练”，这是 GPT 能够做到它能做的事情的一个非常重要的部分。 在 GPT 之前，性能最好的 AI 模型使用“监督学习”来开发其底层算法。他们接受了手动标记数据的训练，比如一个数据库，其中包含不同动物的照片以及人类编写的每种动物的文本描述。这些类型的训练数据虽然在某些情况下有效，但制作成本非常昂贵。即使现在，也没有那么多经过适当标记和分类的数据可用于培训法学硕士。 相反，GPT 采用了生成式预训练，给出了一些基本规则，然后输入大量未标记的数据——几乎是整个开放互联网。
然后，它会在“无人监督”的情况下处理所有这些数据，并形成自己对控制文本的规则和关系的理解。 当然，当你使用无监督学习时，你并不真正知道你会得到什么，因此 GPT 也进行了“微调”，使其行为更加可预测和适当。有几种方法可以实现这一点（我将介绍），但它通常使用监督学习的形式。 变压器架构 所有这些训练的目的都是为了创建一个深度学习神经网络——一种模仿人脑的复杂、多层、加权算法——它使 ChatGPT 能够学习文本数据中的模式和关系，并利用创建类似人类的能力。通过预测任何给定句子中接下来应该出现的文本来做出响应。
ChatGPT 的工作原理是尝试理解您的提示，然后根据训练的数据输出它预测最能回答您问题的字符串。虽然这听起来相对简单，但它掩盖了幕后发生的事情的复杂性。 监督学习与无监督学习 让我们实际谈谈这 电话号码数据 次培训。GPT 中的 P 代表“预训练”，这是 GPT 能够做到它能做的事情的一个非常重要的部分。 在 GPT 之前，性能最好的 AI 模型使用“监督学习”来开发其底层算法。他们接受了手动标记数据的训练，比如一个数据库，其中包含不同动物的照片以及人类编写的每种动物的文本描述。这些类型的训练数据虽然在某些情况下有效，但制作成本非常昂贵。即使现在，也没有那么多经过适当标记和分类的数据可用于培训法学硕士。 相反，GPT 采用了生成式预训练，给出了一些基本规则，然后输入大量未标记的数据——几乎是整个开放互联网。
然后，它会在“无人监督”的情况下处理所有这些数据，并形成自己对控制文本的规则和关系的理解。 当然，当你使用无监督学习时，你并不真正知道你会得到什么，因此 GPT 也进行了“微调”，使其行为更加可预测和适当。有几种方法可以实现这一点（我将介绍），但它通常使用监督学习的形式。 变压器架构 所有这些训练的目的都是为了创建一个深度学习神经网络——一种模仿人脑的复杂、多层、加权算法——它使 ChatGPT 能够学习文本数据中的模式和关系，并利用创建类似人类的能力。通过预测任何给定句子中接下来应该出现的文本来做出响应。