GPT 模型背后的原理!!!

由于 GPT 模型的相关内容非常丰富，所以我计划对它进行更加深入的学习和研究，并把它应用到自己的工作、生活和学习中，用来提高工作效能，改善生活质量，提升学习效果。按照第一性原理，在开始实战演练之前，我认为有必要先了解一下 GPT 模型背后的原理，这样才能避免盲目地崇拜它，也能避免无知地轻视它，而以更加理性的态度来应用它，并且做到举一反三，让它更好地为我所用。 我感觉很有启发，运用溯源思维，去查了一下原文的作者，发现是一个非常厉害的牛人，他就是数学软件 Mathematica 的创始人——史蒂芬·沃尔夫勒姆（Stephen Wolfram），他还是著名的复杂科学家，研究神经网络超过 40 年，并且发明了 Wolfram 语言。 下面我结合沃尔夫勒姆的文章、谷歌团队的论文、ChatGPT 的回答、以及万维钢的 AI 前沿课等内容，抛开一些技术的细节，结合自己的理解，尽量用比较通俗的语言，来解读 GPT 模型背后的原理。 1. 为什么 GPT 模型能生成有意义的文本？GPT 模型本质上是基于大量的语言数据，对文本进行「合理的延续」，它的核心是「大语言模型」（LLM）。简单来说，GPT