ChatGPT的大致原理
国外有个博主写了一篇博文,名字叫TChatGPT: Explained to KidsQ」,
直译过来就是,给小孩子解释什么是ChatGPT。
因为现实是很多的小孩子已经可以用父母的手机版ChatGPT玩了
,ChatGPT几乎可以算得上无所不知,起码给小孩子讲故事,回
答一些简单的回答不在话下。其实这里面就涉及到ChatGPT的一
个最最基本也是核心的功能,就是问答,而这个问答功能就是第
一代ChatGPT非常的简单直接,你打字给它,它输出给你。比如
你输入你好,它会随机的给出「吗」,「高」,「美」等回答,这
些回答选项取决于你们之前的对话内容。
这个阶段的ChatGPT是大语言模型,它的特点就是只能接受文字
输入,并且也只能以文字输入。中文,英文,数字或者是代码,其
本质上都是文字,那么其实最主要的问题就是为什么ChatGPT能理
解我们说的话,同时还能基本上回答出让我们满意甚至是惊艳的回
答。我们其实可以用一句老话来形容,那就是书读百遍,其义自现。
说白了就是读的多了,就算不懂某句古诗或者古文的意思,但是起
码是背下来了,直接背出来了。ChatGPT就是读了巨量的「书」,
这些资料有的来自于书籍,有的来自于互联网,总之它读了很多很
多的书,它的记忆里存储了大量的知识,这一点儿跟人类其实非常
的像。但是在回答的问题跟人类会有一些不同,比如我们在背诵古
诗词的时候,床前明月光Q,后面如果我们背下来了并且确定背的
对的话,后一句肯定接的是疑是地上霜。当然我们可以随便编一个
错误回答,比如唧唧复唧唧,我们是回答了,但是我们知道肯定是
瞎编的。但是ChatGPT在回答的时候不是这么思考的,它的学习资
料来自于公开的数据,如果所有的?里面床前明月光后面都是疑是地
上霜,那么你放心,它肯定可以回答的又快又对。不过事实上,互联
网上的资料不一定都对,有可能某一篇或者某几篇文章里面它的诗句
就是错的,那么ChatGPT就有一定的几率输出错误的回答。
特别是很多人都体验过,ChatGPT会胡乱的说作者名字。因为ChatGPT的
输出主要是靠概率,下一个字的输出取决于前面的内容,就还拿刚开始的
问题来举例。
就比如你好,后面可以跟很多的词。如果你看到一个人好像受伤了,坐在
地上,你应该会说:你好吗?如果你在篮球场碰到了一个身高2米以上的
运动员,你应该不会说你好吗或者你好美,而是你好高。你好美也同理。
我们就可以这么理解,ChatGPT是一个可以综合各种信息进行概率最大
化输出的人工智能模型。
这个时候我们可以讲一些细节。ChatGPT的名字分为两部分:Chat和GPT。
Chat是聊天的意思,GPT是Gene rative Pre-trained Transformer的首字母缩写。
其中Genrative是生成的意思,它的作用是可以创造或者生产一些新的东西;
Pre-trainedQ是它从大量的文本资料中学习而来,Transformer指的是一种人
工智能的模型。T不用关注,主要就看G和P这两个词就行。
我们主要用的就是它的Generative功能,用、来生成各种各样的内容;但是我们
需要知道方,么它可以生产各种内容,原因就在于P。只有学习了大量的内容,
才可以进行再生产。而这种学习其实是会有局限性了,很自然的,比如说你从
小学习了很多的知识,但你可以保证你对一个问题的回答是完全正确的吗?
几乎不可能,第一是知识的局限性,ChatGPT也一样,不可能掌握所有的知识;
第二是知识的准确性,怎么保证所有的知识都是准确无误的;第三是知识的复
杂性,同一个概念在不同的语境下有不同的体现,这种度别说AI,就连人都很
难完美把握。
能大致讲一下ChatGPT的原理…所以我们在使用ChatGPT的时候,也需要监督
ChatGPT输出内容的准确性,它大概率是没问题的,但是你要把它用在关键问
题上,就得人工再审核一遍。而现在的ChatGPT,其实已经升级过两次了,一
次是GPT4Q,具有更准确的回答能力,另一次是最近的GPT Turbo。现在的Ch
atGPT,是一种叫多模态的大模型它跟第一代不同的地方就在于它不仅可以接收
和输出文字,也可以接收其他类型的输入,比如图片,文档,视频等等,然后输
出也更加多样化除了文本之外,也可以输出图片或者文件等等。
这个「模」在这里就指的是不同的数据类型,为什么ChatGPT要做多模态,
本质上就是因为OpenAI做ChatGPT的初衷就是要做AGI。
而AGI又是什么呢,它的全名叫Artificial generalintelligence,通用人工智能。
它的特点就是可以在所有的任务中表现的跟人类相似。也可以简单的理解
为跟人类具有相近的智能程度,而像人类的话,起码可以跟人类一样做到几
件事,可以看东西,可以听东西,可以说东西也可以写东西。
第一代的ChatGPT只能看文字和写文字,其实远远摸不到AGI的边。
而多模态就是必要的实现路径,现在的ChatGPT可以看,看文字和看图片都
可以;可以听和说,这个功能已经在手机APP版本的ChatGPT中实现了,也
可以写,也就是输出东西,它可以写代码,写文章,也可以画画等等。
这就是为什么要做多模态的出发点,更重要的是这个世界本来就是多模态的,
很多东西很难用文字完全表述,比如如何形容一朵花都感觉不够完美,最简
单方法就是把照片拿出来看。
而多模态的ChatGPT就做的事这件事,接收:类型的输入并且输出各种类型的输出。
这篇问答主要的作用是通俗的解释了ChatGPT的运行原理,但是很多的细节并没
有涉及到,如果大家对于细节感兴趣,建议大家可以去看看深入学习一下。
相关文章:

ChatGPT的大致原理
国外有个博主写了一篇博文,名字叫TChatGPT: Explained to KidsQ」, 直译过来就是,给小孩子解释什么是ChatGPT。 因为现实是很多的小孩子已经可以用父母的手机版ChatGPT玩了 ,ChatGPT几乎可以算得上无所不知,起码给小孩…...

蓝桥杯备赛_python_BFS搜索算法_刷题学习笔记
1 bfs广度优先搜索 1.1 是什么 1.2怎么实现 2案例学习 2.1.走迷宫 2.2.P1443 马的遍历 2.3. 九宫重排(看答案学的,实在写不来) 2.4.青蛙跳杯子(学完九宫重排再做bingo) 2.5. 长草 3.总结 1 bfs广度优先搜索 【P…...
轮播图的五种写法(原生、vue2、vue3、react类组件,react函数组件)
轮播图效果是一种在网页或应用程序中展示多张图片或内容的方式,通常以水平或垂直的方式循环播放。本文使用原生、vue2、vue3、react类组件,react函数组件五种写法实现了简单的轮播图效果,需要更多轮播效果需要再增加样式或者动画。 淡入淡出效果:每张图片渐渐淡入显示,然后…...

【MySQL】高度为2和3时B+树能够存储的记录数量的计算过程
文章目录 题目答案高度为2时的B树高度为3时的B树总结 GPT4 对话过程 题目 InnoDB主键索引的Btree在高度分别为 2 和 3 时,可以存储多少条记录? 答案 高度为2时的B树 计算过程: 使用公式 ( n 8 ( n 1 ) 6 16 1024 ) (n \times 8 …...

软件著作书 60页代码轻松搞定!(附exe和代码)
最近做了一个软件,准备去申请软件著作书,看着那60页的文档,确实难搞,不过幸好会用一点点python,就自己用python写了一个读取所有文件代码的程序,使用起来也很简单,过来分享一下 链接࿱…...
阿里文档类图像的智能识别,文档分类自定义分类器
阿里云文档类图像智能识别服务为用户提供了强大的文档处理能力,可以将文档图像中的文本内容、表格数据和结构化信息自动识别并提取出来。而自定义分类器则允许用户根据自己的需求,训练出更适合自己场景的文档分类模型。本文将详细介绍阿里云文档类图像智…...
256.【华为OD机试真题】会议室占用时间(区间合并算法-JavaPythonC++JS实现)
🚀点击这里可直接跳转到本专栏,可查阅顶置最新的华为OD机试宝典~ 本专栏所有题目均包含优质解题思路,高质量解题代码(Java&Python&C++&JS分别实现),详细代码讲解,助你深入学习,深度掌握! 文章目录 一. 题目二.解题思路三.题解代码Python题解代码JAVA题解…...

人工智能学习与实训笔记(三):神经网络之目标检测问题
人工智能专栏文章汇总:人工智能学习专栏文章汇总-CSDN博客 目录 三、目标检测问题 3.1 目标检测基础概念 3.1.1 边界框(bounding box) 3.1.2 锚框(Anchor box) 3.1.3 交并比 3.2 单阶段目标检测模型YOLOv3 3.2…...
SSM框架,Spring-ioc的学习(下)
拓展:在xml文件中读取外部配置文件 例:若要导入外部配置文件jdbc.properties <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <beans xmlns"<http://www.springframework.org/schema/beans>"xmlns:xsi"&l…...

【AIGC】Stable Diffusion的模型微调
为什么要做模型微调 模型微调可以在现有模型的基础上,让AI懂得如何更精确生成/生成特定的风格、概念、角色、姿势、对象。Stable Diffusion 模型的微调方法通常依赖于您要微调的具体任务和数据。 下面是一个通用的微调过程的概述: 准备数据集…...

VNCTF 2024 Web方向 WP
Checkin 题目描述:Welcome to VNCTF 2024~ long time no see. 开题,是前端小游戏 源码里面发现一个16进制编码字符串 解码后是flag CutePath 题目描述:源自一次现实渗透 开题 当前页面没啥好看的,先爆破密码登录试试。爆破无果…...

第11章 GUI
11.1 Swing概述 Swing是Java语言开发图形化界面的一个工具包。它以抽象窗口工具包(AWT)为基础,使跨平台应用程序可以使用可插拔的外观风格。Swing拥有丰富的库和组件,使用非常灵活,开发人员只用很少的代码就可以创建出…...

综合项目---博客
一.运行环境 192.168.32.132 Server-Web linux Web 192.168.32.133 Server-NFS-DNS linux NFS/DNS 基础配置 1.配置主机名静态ip 2.开启防火墙并配置 3.部分开启selinux并配置 4.服务器之间通过阿里云进行时间同步 5.服务器之间实现ssh免密…...

leetcode(矩阵)74. 搜索二维矩阵(C++详细解释)DAY7
文章目录 1.题目示例提示 2.解答思路3.实现代码结果 4.总结 1.题目 给你一个满足下述两条属性的 m x n 整数矩阵: 每行中的整数从左到右按非严格递增顺序排列。每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。 给你一个整数 target ,如果 target 在矩阵中…...

超详细||YOLOv8基础教程(环境搭建,训练,测试,部署看一篇就够)(在推理视频中添加FPS信息)
一、YOLOv8环境搭建 这篇文章将跳过基础的深度学习环境的搭建,如果没有完成的可以看我的这篇博客:超详细||深度学习环境搭建记录cudaanacondapytorchpycharm-CSDN博客 1. 在github上下载源码: GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YO…...
LeetCode171. Excel Sheet Column Number
文章目录 一、题目二、题解 一、题目 Given a string columnTitle that represents the column title as appears in an Excel sheet, return its corresponding column number. For example: A -> 1 B -> 2 C -> 3 … Z -> 26 AA -> 27 AB -> 28 … Exa…...

pycharm创建py文件,自动带# -*- coding:utf-8 -*-
File–Settings...

希捷与索尼集团合作生产HAMR写头激光二极管
最近有报道指出,希捷(Seagate)在生产其采用热辅助磁记录(HAMR)技术的大容量硬盘时,并非所有组件都在内部制造。根据日经新闻的一份新报告,希捷已与索尼集团合作,由索尼为其HAMR写头生…...

电脑竖屏显示了怎么回复原状
电脑屏幕变成这样 怎么恢复原状? 1、登录系统 2、在桌面上空白点击鼠标右键 3、在右键菜单中选择“屏幕分辨率”,左键点击打开 4、在窗口中“方向”位置选择“横向” 5、保存设置win7桌面即可恢复到正常状态...

Elasticsearch从入门到精通
目录 🧂1.简单介绍 🥓2.安装与下载 🌭3.安装启动es 🍿4.安装启动kibana 🥞5.初步检索 🧈6.进阶检索 🫓7.Elasticsearch整合 1.简单介绍🚗🚗🚗 Elat…...
谷歌浏览器插件
项目中有时候会用到插件 sync-cookie-extension1.0.0:开发环境同步测试 cookie 至 localhost,便于本地请求服务携带 cookie 参考地址:https://juejin.cn/post/7139354571712757767 里面有源码下载下来,加在到扩展即可使用FeHelp…...

自然语言处理——Transformer
自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效,它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息,但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN,但是…...

GitFlow 工作模式(详解)
今天再学项目的过程中遇到使用gitflow模式管理代码,因此进行学习并且发布关于gitflow的一些思考 Git与GitFlow模式 我们在写代码的时候通常会进行网上保存,无论是github还是gittee,都是一种基于git去保存代码的形式,这样保存代码…...

【C++进阶篇】智能指针
C内存管理终极指南:智能指针从入门到源码剖析 一. 智能指针1.1 auto_ptr1.2 unique_ptr1.3 shared_ptr1.4 make_shared 二. 原理三. shared_ptr循环引用问题三. 线程安全问题四. 内存泄漏4.1 什么是内存泄漏4.2 危害4.3 避免内存泄漏 五. 最后 一. 智能指针 智能指…...
WebRTC从入门到实践 - 零基础教程
WebRTC从入门到实践 - 零基础教程 目录 WebRTC简介 基础概念 工作原理 开发环境搭建 基础实践 三个实战案例 常见问题解答 1. WebRTC简介 1.1 什么是WebRTC? WebRTC(Web Real-Time Communication)是一个支持网页浏览器进行实时语音…...

实战三:开发网页端界面完成黑白视频转为彩色视频
一、需求描述 设计一个简单的视频上色应用,用户可以通过网页界面上传黑白视频,系统会自动将其转换为彩色视频。整个过程对用户来说非常简单直观,不需要了解技术细节。 效果图 二、实现思路 总体思路: 用户通过Gradio界面上…...

【堆垛策略】设计方法
堆垛策略的设计是积木堆叠系统的核心,直接影响堆叠的稳定性、效率和容错能力。以下是分层次的堆垛策略设计方法,涵盖基础规则、优化算法和容错机制: 1. 基础堆垛规则 (1) 物理稳定性优先 重心原则: 大尺寸/重量积木在下…...

云安全与网络安全:核心区别与协同作用解析
在数字化转型的浪潮中,云安全与网络安全作为信息安全的两大支柱,常被混淆但本质不同。本文将从概念、责任分工、技术手段、威胁类型等维度深入解析两者的差异,并探讨它们的协同作用。 一、核心区别 定义与范围 网络安全:聚焦于保…...

GAN模式奔溃的探讨论文综述(一)
简介 简介:今天带来一篇关于GAN的,对于模式奔溃的一个探讨的一个问题,帮助大家更好的解决训练中遇到的一个难题。 论文题目:An in-depth review and analysis of mode collapse in GAN 期刊:Machine Learning 链接:...
Qt Quick Controls模块功能及架构
Qt Quick Controls是Qt Quick的一个附加模块,提供了一套用于构建完整用户界面的UI控件。在Qt 6.0中,这个模块经历了重大重构和改进。 一、主要功能和特点 1. 架构重构 完全重写了底层架构,与Qt Quick更紧密集成 移除了对Qt Widgets的依赖&…...