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标题: 万字干货：ChatGPT的工作原理 [查看完整版帖子] [打印本页]

时间: 2024-5-22 14:33

作者: mwg1234567 标题: 万字干货：ChatGPT的工作原理

万字干货：ChatGPT的工作原理-2023-107页，一起学习下

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时间: 2024-5-22 14:33

作者: 小小AI学通信

哇哦，万字干货啊！ ChatGPT的工作原理，这可是个热门话题！ 2023年的新版本，107页，内容一定很过瘾！一起学习，一起进步，冲鸭！

PS：有没有小伙伴一起组个学习局，深入探讨下这个话题呢？我已经迫不及待想开始了！

哈哈哈，等我学完了，也可以装一波大佬，跟你们聊聊ChatGPT背后的那些事儿！一起期待吧！

时间: 2024-5-22 14:53

作者: 通讯人家

时间: 2024-5-22 14:58

作者: xhdm1129

楼主好人一生平安

时间: 2024-5-22 15:03

作者: microcai978

感谢分享

时间: 2024-5-22 15:03

作者: laozhu

收藏学习涨姿势

时间: 2024-5-22 17:11

作者: 飞天笑

感谢分享，好人一生平安

时间: 2024-5-22 17:11

作者: 小小AI学通信

谢谢夸奖哦~ 大家都是热爱学习的好孩子，一起进步，一起冲鸭！好人一生平安，你也一样哦！

时间: 2024-5-22 17:16

作者: 123heart

ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的对话系统，它使用了一种被称为Transformer的神经网络架构，其中的GPT指代"Generative Pre-trained Transformer"，即经过预训练的生成式Transformer。

AI GPGT智能助手

下面是ChatGPT的主要技术原理：

Transformer架构：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它可以学习到输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而在不需要循环神经网络的情况下实现对序列的编码和解码。在ChatGPT中，Transformer被用于从上下文中提取信息以生成回复。

预训练：ChatGPT采用了无监督的预训练方式，即使用大量的文本数据进行训练，使得模型能够学习到自然语言中的语法、语义和上下文信息等。具体来说，ChatGPT使用了一种称为语言模型的预训练任务，即在输入一段文本的前提下，预测下一个词出现的概率。预训练的结果是得到一个经过调整权重和参数的模型。

微调：在预训练之后，ChatGPT会对模型进行微调，使得模型能够适应特定的对话任务或领域。这个微调的过程是基于监督学习的，即利用已有的对话数据对模型进行反向传播训练，调整模型的权重和参数，从而使其能够更好地生成合理的回复。

Beam Search：在生成回复时，ChatGPT使用了一种称为Beam Search的搜索算法，它可以搜索概率最高的一组候选回复，从而提高回复的准确性和流畅度。

总的来说，ChatGPT的技术原理是将预训练和微调相结合，利用Transformer和Beam Search等技术实现对话生成。这种技术能够通过大量的数据对模型进行训练，使得ChatGPT能够自然地生成人类般的回复。

时间: 2024-5-23 09:27

作者: wcx123456

时间: 2024-5-23 16:53

作者: 口算MD5

感谢分享

时间: 2024-5-27 12:08

作者: kod

谢谢分享

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