当前位置: 首页 > news >正文

ChatGPT基本原理

  1. 技术背景与基础
    • 深度学习:ChatGPT建立在深度学习技术之上,通过复杂的神经网络结构模拟人类的语言处理过程。深度学习使得ChatGPT能够处理海量的文本数据,并从中提取出复杂的语言模式和规律。
    • GPT架构:ChatGPT基于GPT(Generative Pre-trained Transformer)架构,GPT是一种生成式预训练模型。生成式预训练意味着模型首先通过无监督学习的方式在大量文本数据上进行训练,从而具备基础的语言理解和生成能力。
  2. 工作原理
    • 数据收集:ChatGPT首先收集大量的文本数据,这些数据可能包括网页、新闻、书籍等,同时也会分析网络上的热点话题和流行文化,以了解最新的语言模式和表达方式。
    • 预处理:收集到的数据会经过预处理,包括分词、去除停用词等步骤,这个过程有助于模型更好地理解输入的文本并提高生成的文本质量。
    • 模型构建:在预处理的基础上,ChatGPT构建一个深度学习模型。这个模型基于Transformer架构,这是一种基于注意力机制的神经网络,可以处理任何长度的序列数据。模型包含了多个卷积层、循环神经网络和池化层等,这些层的协同工作使模型能够捕捉语言的模式和语义。
    • 文本生成:一旦模型建立,ChatGPT就能够生成与人类语言相似的输出文本。这个过程通过编码器和解码器实现。编码器将输入文本转换为模型可以理解的形式(嵌入向量),解码器则根据这些向量生成输出文本。在生成文本时,ChatGPT采用贪婪搜索策略,从第一个词开始逐步生成文本,选择每个位置概率最高的词作为输出。
    • 输出控制:生成的文本还需要经过一系列的输出控制,包括语法、语义、情感等方面的检查,以确保生成的文本符合人类语言习惯。
  3. 技术特点
    • 强大的自注意力机制:Transformer模型中的自注意力机制使ChatGPT能够处理任意长度的序列数据,并有效捕捉输入序列中的关键信息。
    • 生成式预训练:GPT架构的生成式预训练方式使ChatGPT在训练过程中学习到丰富的语言知识和模式,为后续的微调和应用提供了坚实的基础。。
    • 高效的数据处理能力:ChatGPT利用深度学习技术,能够高效处理海量的文本数据,并快速生成高质量的输出文本。
  4. 数据驱动的训练过程:
  • 数据收集:ChatGPT的训练需要大量的文本数据,这些数据通常来自互联网上的各种来源,如网页、社交媒体、新闻文章等。数据的多样性和规模对于模型的训练至关重要。
  • 预处理:收集到的数据会经过预处理,包括分词、去除停用词、处理特殊字符等步骤。这些预处理步骤有助于提高数据的质量,并降低模型的训练难度。
  • 训练过程
    1. 预训练:在大量文本数据上进行无监督学习,通过语言建模任务(如预测下一个词)使模型学习到文本中的语言模式和规律。
    2. 微调:在预训练的基础上,使用特定任务的数据进行有监督学习,对模型进行微调,以适应特定任务的需求。
    • 值得注意的是,ChatGPT的微调过程采用了“Learning from Human Feedback”的方法,即使用人类标注员的数据来训练一个奖励模型,并用这个奖励模型来指导模型的训练过程。这种方法使得ChatGPT能够更好地符合人类的意图和期望。

   5.模型架构 

  • Transformer模型:ChatGPT使用Transformer模型作为其核心架构。Transformer模型基于自注意力机制,能够捕捉输入序列中不同位置的关系,有效处理长距离依赖问题。
  • 自注意力机制:通过计算注意力权重,将不同位置的信息融合,使得模型能够关注输入序列中的关键信息。这种机制使得ChatGPT能够生成更加连贯和合理的回答。

   6.语言生成

    ChatGPT将输入的文本序列编码成向量表示,并根据前一次的输出和当前的向量表示生成下一       步的文本序列。这个过程是通过Transformer模型的解码器部分实现的,解码器根据编码器的输       出和当前的上下文信息生成下一个词的概率分布,然后从中选择概率最高的词作为输出。

   7.应用前景

   ChatGPT在自然语言处理领域具有广泛的应用前景,包括但不限于智能客服、文本创作、问答       系 统、对话机器人等领域。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,ChatGPT将在未来发       挥更加重要的作用,为人类创造更多的价值。

相关文章:

ChatGPT基本原理

技术背景与基础: 深度学习:ChatGPT建立在深度学习技术之上,通过复杂的神经网络结构模拟人类的语言处理过程。深度学习使得ChatGPT能够处理海量的文本数据,并从中提取出复杂的语言模式和规律。GPT架构:ChatGPT基于GPT&a…...

几种更新 npm 项目依赖的实用方法

几种更新 npm 项目依赖的实用方法 引言1. 使用 npm update 命令2. 使用 npm-check-updates 工具3. 使用 npm outdated 命令4. 直接手动更新 package.json 文件5. 直接安装最新版本6. 使用自动化工具结语 引言 在软件开发的过程中,我们知道依赖管理是其中一个至关重…...

Python爬虫之简单学习BeautifulSoup库,学习获取的对象常用方法,实战豆瓣Top250

BeautifulSoup是一个非常流行的Python库,广泛应用于网络爬虫开发中,用于解析HTML和XML文档,以便于从中提取所需数据。它是进行网页内容抓取和数据挖掘的强大工具。 功能特性 易于使用: 提供简洁的API,使得即使是对网页结构不熟悉…...

SAP-BASIS15-查看系统状态

...

前端怎么debugger排查线上问题

前端怎么debugger排查线上问题 1.问题背景2.问题详细说明3.处理方案a.开发环境怎么找,步骤一样的:b.生产环境怎么找,步骤一样的:还有一种情况就是你的子盒子是使用csshover父盒子出来的, 4.demo地址: 1.问题…...

LabVIEW源程序安全性保护综合方案

LabVIEW源程序安全性保护综合方案 一、硬件加密保护方案 选择和安装硬件设备 选择加密狗和TPM设备:选择Sentinel HASP加密狗和支持TPM(可信平台模块)的计算机主板。 安装驱动和开发工具:安装Sentinel HASP加密狗的驱动程序和开发…...

JS包装类:循环中为什么建议用变量存储str.length进行循环判断?

前言 在Javascript通常我们在遍历一个字符串的时候通常使用的方式是 var str "abcdefg"; for(let i0;i<str.length;i){}但在最近的学习中&#xff0c;有人建议我最好应该是下面这样执行。 var str "abcdefg"; for(let i0,len str.length;i<len;i)…...

Android Audio实战——音量默认值修改(一)

在前面的文章《音频配置加载》中我们知道了,Audio 的一些配置信息是由硬件驱动保存到 audio_policy_configuration.xml 文件中,音量的一些默认值也会如此。但是在一些车载设备开发中,需要适配不同车型的需求,一套代码通常要适配多个车型,这就需要在 FW 层进行一些默认值的…...

解决uni-app progress控件不显示问题

官方代码&#xff1a; <view class"progress-box"><progress :percent"80" show-info activeColor"red" stroke-width"10" /> </view> 进度条并不在页面中显示&#xff0c;那么我们需要给进度条加上宽高style"…...

使用C++版本的opencv dnn 部署onnx模型

使用OpenCV的DNN模块在C中部署ONNX模型涉及几个步骤&#xff0c;包括加载模型、预处理输入数据、进行推理以及处理输出。 构建了yolo类&#xff0c;方便调用 yolo.h 文件 #ifndef YOLO_H #define YOLO_H #include <fstream> #include <sstream> #include <io…...

python中实现队列功能

【小白从小学Python、C、Java】 【考研初试复试毕业设计】 【Python基础AI数据分析】 python中实现队列功能 选择题 以下代码最后一次输出的结果是&#xff1f; from collections import deque queue deque() queue.append(1) queue.append(2) queue.append(3) print(【显示】…...

自然资源-关于城镇开发边界局部优化的政策思路梳理

自然资源-关于城镇开发边界局部优化的政策思路梳理 国土空间规划的核心之一是要统筹划定“三区三线”&#xff0c;三条控制线中的城镇开发边界的划定与优化工作&#xff0c;一直是国土空间规划改革的重要组成部分&#xff0c;其有助于遏制城市盲目扩张&#xff0c;强化底线约束…...

ElementUI的Table组件在无数据情况下让“暂无数据”文本居中显示

::v-deep .el-table__empty-block {width: 100%;min-width: 100%;max-width: 100%; }...

SAP-BASIS14-安装语言包

...

ant design的upload组件踩坑记录

antd版本 v4.17.0 1.自定义了onpreview和onchange事件&#xff0c;上传文件后&#xff0c;文件显示有preview的icon但是被禁用&#xff0c;无法调用onpreview事件。 问题展现&#xff1a; 苦苦查找原因&#xff0c;问题出在了这里&#xff0c;当文件没有url的时候&#xff0c…...

Python私教张大鹏 Vue3整合AntDesignVue之按钮组件

何时使用 标记了一个&#xff08;或封装一组&#xff09;操作命令&#xff0c;响应用户点击行为&#xff0c;触发相应的业务逻辑。 在 Ant Design Vue 中我们提供了五种按钮。 主按钮&#xff1a;用于主行动点&#xff0c;一个操作区域只能有一个主按钮。默认按钮&#xff1…...

【小海实习日记】PHP安装

## PHP环境搭建(Mac) ### php安装 使用brew需要安装homebrew >brew tap shivammathur/php >brew install shivammathur/php/php7.3 >brew link php7.3 这里可以需要homebrew使用代理进行下载&#xff0c;如果代理下载速度还是太慢&#xff0c;建议直接更该国内镜像…...

C++ Primer Chapter 4 Expressions

Chapter 4 Expressions 4.11 类型转换 4.11.2 其他隐式类型转换 数组转换成指针&#xff1a; 在大多数用到数组的表达式中&#xff0c;数组自动转换成指向数组首元素的指针&#xff1a; int ia[10]; int* ipa;♜ 当数组被用作decltype关键字的参数&#xff0c;或者作为取地…...

[leetcode hot 150]第一百三十七题,只出现一次的数字Ⅱ

题目&#xff1a; 给你一个整数数组 nums &#xff0c;除某个元素仅出现 一次 外&#xff0c;其余每个元素都恰出现 三次 。请你找出并返回那个只出现了一次的元素。 你必须设计并实现线性时间复杂度的算法且使用常数级空间来解决此问题。 由于需要常数级空间和线性时间复杂度…...

wpf工程中加入Hardcodet.NotifyIcon.Wpf生成托盘

1、在项目中用nuget引入Hardcodet.NotifyIcon.Wpf。如下图所示。 2、在App.xaml中创建托盘界面&#xff0c;代码是写在 App.xaml 里面 注意在application中一定要加入这一行代码&#xff1a; xmlns:tb"http://www.hardcodet.net/taskbar" 然后在<Application.R…...

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…...

智慧医疗能源事业线深度画像分析(上)

引言 医疗行业作为现代社会的关键基础设施,其能源消耗与环境影响正日益受到关注。随着全球"双碳"目标的推进和可持续发展理念的深入,智慧医疗能源事业线应运而生,致力于通过创新技术与管理方案,重构医疗领域的能源使用模式。这一事业线融合了能源管理、可持续发…...

论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(二)

HoST框架核心实现方法详解 - 论文深度解读(第二部分) 《Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse Postures》 系列文章: 论文深度解读 + 算法与代码分析(二) 作者机构: 上海AI Lab, 上海交通大学, 香港大学, 浙江大学, 香港中文大学 论文主题: 人形机器人…...

shell脚本--常见案例

1、自动备份文件或目录 2、批量重命名文件 3、查找并删除指定名称的文件&#xff1a; 4、批量删除文件 5、查找并替换文件内容 6、批量创建文件 7、创建文件夹并移动文件 8、在文件夹中查找文件...

.Net框架,除了EF还有很多很多......

文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询优化策略

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询分表策略 背景Solution --- 分表 背景 使用audit log实现Audi Trail功能 Audit Trail范围: 六个月数据量: 每秒5-7条audi log&#xff0c;共计7千万 – 1亿条数据需要实现全文检索按照时间倒序因为license问题&#xff0c;不能使用ELK只能使用…...

ServerTrust 并非唯一

NSURLAuthenticationMethodServerTrust 只是 authenticationMethod 的冰山一角 要理解 NSURLAuthenticationMethodServerTrust, 首先要明白它只是 authenticationMethod 的选项之一, 并非唯一 1 先厘清概念 点说明authenticationMethodURLAuthenticationChallenge.protectionS…...

探索Selenium:自动化测试的神奇钥匙

目录 一、Selenium 是什么1.1 定义与概念1.2 发展历程1.3 功能概述 二、Selenium 工作原理剖析2.1 架构组成2.2 工作流程2.3 通信机制 三、Selenium 的优势3.1 跨浏览器与平台支持3.2 丰富的语言支持3.3 强大的社区支持 四、Selenium 的应用场景4.1 Web 应用自动化测试4.2 数据…...

MySQL的pymysql操作

本章是MySQL的最后一章&#xff0c;MySQL到此完结&#xff0c;下一站Hadoop&#xff01;&#xff01;&#xff01; 这章很简单&#xff0c;完整代码在最后&#xff0c;详细讲解之前python课程里面也有&#xff0c;感兴趣的可以往前找一下 一、查询操作 我们需要打开pycharm …...

spring Security对RBAC及其ABAC的支持使用

RBAC (基于角色的访问控制) RBAC (Role-Based Access Control) 是 Spring Security 中最常用的权限模型&#xff0c;它将权限分配给角色&#xff0c;再将角色分配给用户。 RBAC 核心实现 1. 数据库设计 users roles permissions ------- ------…...