它使用深度学习技术执行自然语言

[jarinislamfatema]

ChatGPT 的工作原理 首先，让我们从基础开始。生成式预训练转换器 (GPT) 是一种 AI 模型，处理 (NLP) 任务，例如机器翻译和文本完成。简而言之，这项技术可以根据它从前面的句子中了解到的一切来预测句子中接下来应该出现哪些单词。 但它是如何工作的呢？从本质上讲，GPT 有三个主要组成部分：注意力机制或层、位置编码和残差连接。

它们共同构成了一个强大的工具。 注意力机制允许模型在 巴林电报放映 生成输出标记时关注输入序列的某些部分（标记指的是单词或数字数据），而位置编码则帮助模型理解词序，这样它就不会混淆（例如，“猫坐在垫子上”与“垫子坐在猫身上”）。残差连接有助于防止梯度消失，梯度消失可能会在训练期间造成问题。 现在让我们深入研究一些统计数据和概率，好吗？我发现 GPT 的一个关键特性很有趣，那就是它如何使用传统的统计方法计算概率。

当被要求预测句子中的下一个句子时——例如，“跑，福雷斯特……你跑？”——它会考虑所有可能的结果，根据每个标记在前面的输入序列中出现的频率，为每个标记分配概率分数。 然而，该方法仍然存在一些问题和挑战： 如果有多个可接受的答案会发生什么情况？ 相对于实际概率，先前知识应该占多大比重？ 这些问题以及其他问题肯定会让研究人员熬夜研究，因为迄今为止已经提出了一些迭代方案。