資料介紹
今天我們?yōu)榇蠹規(guī)淼奈恼拢钊霚\出地闡釋了ChatGPT背后的技術(shù)原理,沒有NLP或算法經(jīng)驗的小伙伴,也可以輕松理解ChatGPT是如何工作的。
ChatGPT是一種機器學(xué)習(xí)自然語言處理模型的擴展,稱為大語言模型(LLMs)。LLMs能夠讀取學(xué)習(xí)大量文本數(shù)據(jù),并推斷文本中單詞之間的關(guān)系。隨著計算能力的進步,大語言模型在過去幾年中得到不斷發(fā)展。隨著輸入數(shù)據(jù)集和參數(shù)空間(parameter space)的增加,LLMs的能力也會隨之增加。
語言模型最基本的訓(xùn)練涉及預(yù)測詞單詞序列中的單詞。在一般情況下,這樣就可以觀察到next-token-prediction(模型被給定一個詞序列作為輸入,并被要求預(yù)測序列中的下一個詞)和masked-language-modeling(其輸入句子中的一些詞被替換為特殊 token,例如[MASK],模型被要求預(yù)測應(yīng)該插入到 [MASK] 位置的正確的詞)。
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