Chatgpt 简明教程

从简单的角度来说，生成性是指模型根据从训练数据中学到的模式生成新内容（如文本、图像或音乐）的能力。在 GPT 的上下文中，它生成原创文本，听起来像是人类写的。

预训练涉及使用大型数据集对模型进行训练。在此阶段，模型基本上学习数据中的关系。就 GPT 而言，该模型使用无监督学习对来自书籍、文章、网站等海量文本进行预训练。这有助于 GPT 学习预测序列中的下一个单词。

变压器是 GPT 模型中使用的深度学习架构。变压器使用称为 self-attention 的机制来衡量序列中不同单词的重要性。它使 GPT 能够理解单词之间的关系，并允许它生成更类似人类的输出。

ChatGPT 使用来自互联网的大量文本数据进行预训练，例如书籍、文章、网站和社交媒体。此阶段包括训练模型给定序列中所有前一个单词，预测文本序列中的下一个单词。

此预训练步骤有助于模型学习自然语言的统计特性，并发展对人类语言的一般理解。

在预训练后，ChatGPT 针对会话式 AI 任务进行了微调。此阶段包括针对具有对话记录或聊天日志等数据的小型数据集对模型进行进一步训练。

在微调过程中，模型使用迁移学习等技术来学习生成与用户查询语境相关的响应。

在训练过程中，模型将根据响应一致性、相关性和流畅性等各种指标进行评估。根据这些评估，可以迭代训练过程以提高性能。

ChatGPT 的响应生成过程始于将输入文本编码为数字格式，以便模型可以对其进行处理。此步骤使用模型捕获有关用户输入的语义信息，将单词或子单词转换为嵌入。

现在将经过编码的输入文本输入到经过预训练的 ChatGPT 模型中，该模型通过多层 transformer 块进一步处理文本。如前所述，transformer 块使用 self-attention 机制来衡量每个令牌相对于其他令牌的重要性。这有助于模型根据上下文理解输入。

在预处理输入文本后，ChatGPT 现在会为序列中的下一个单词生成一个关于词表的概率分布。给定所有前一个单词，每个单词都有可能是序列中的下一个单词。

最后，ChatGPT 使用此概率分布选择下一个单词。然后将这个词添加到生成的响应中。此响应生成过程将继续，直到满足预定义的停止条件或生成结束序列令牌。