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1.1 GPT

在繼續討論GPT的根本原理和機制前,我們先來熱身一下。對于大部分沒有接觸過人工智能的讀者而言,可以利用自己的生活經驗來嘗試理解下面這個例子,以快速對GPT有一個大致的理解。

想象GPT是一位語言天才,他擅長制作一種特殊的串聯詞語游戲。這種游戲的目標是在給定的起始詞后,找到一系列相關的詞,詞之間都有一定的聯系。GPT通過大量的閱讀和學習,了解了詞之間的各種關系和搭配。當用戶向GPT提問時,它會像在進行串聯詞語游戲一樣,從用戶的問題出發,尋找與問題相關的詞匯和信息。此后,GPT會按照邏輯順序和語法規則,將這些詞串聯起來,形成一個完整的回答。

例如,用戶問GPT:“蜜蜂是如何釀造蜂蜜的?”首先,GPT會從問題中提取關鍵詞“蜜蜂”和“蜂蜜”,并根據自己的知識,找到與這些詞相關的其他詞,如“花粉”“蜜腺”和“蜂巢”。其次,GPT會按照正確的語法和邏輯關系,將這些詞組織成一個完整的回答:“蜜蜂通過采集花蜜,將其存儲在蜜腺中。在蜜腺內,花蜜逐漸變成蜂蜜。之后,蜜蜂將蜂蜜運回蜂巢,存儲在蜂巢的蜜脾中。”

這個例子展示了GPT如何從輸入的問題中提取關鍵信息,并根據自己的知識和經驗生成相關的回答。想必現在大家有很多疑問,沒關系。接下來,就讓我們帶著這些疑問來詳細了解GPT是如何實現這些神奇效果的。

無論是AI還是其他領域的技術名詞,一般從名稱就可以看出其原理和技術。這對GPT同樣適用。

G、P、T這3個字母所代表的含義如下。

G(Generative,生成式):一種機器學習模型,其目標是學習數據的分布,并能生成與訓練數據相似的新數據。在自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)領域,生成式模型可以生成類似于人類所寫的文本。作為一種生成式模型,GPT模型能夠根據給定的上下文生成連貫的文本。

P(Pre-trained,預訓練):深度學習領域的一種常見方法,通過在大規模數據集上進行訓練,模型學習到一般的知識和特征。這些預訓練的模型可以作為基礎模型,針對具體任務進行微調。GPT模型通過預訓練,在無標簽的大規模文本數據集上學習語言模式和結構,為后續的任務提供基礎。

T(Transformer,變換器):一種在自然語言處理中廣泛使用的神經網絡結構。它通過自注意力機制有效地捕捉上下文信息,處理長距離依賴關系,并實現并行計算。GPT模型采用變換器結構作為基礎,從而在處理文本任務時表現出優越性能。

是不是有點兒難理解?下面以一個形象的例子來說明GPT的原理。

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