ChatGPT 的基本原理与算法
ChatGPT(对话式 GPT)是由 OpenAI 开发的一种先进的自然语言处理模型,
能够在对话中生成连贯的回答。它利用了深度学习算法,并使用了一种称为
Transformer 的架构,使其能够理解和生成自然语言文本。
1. Transformer 架构
Transformer 是一种基于自注意力机制(self-attention)的深度学习模型。与传
统的递归和卷积神经网络不同,自注意力机制允许模型同时对输入序列中的所有位
置进行关注。这种机制有助于处理长距离依赖性,使 ChatGPT 能够捕捉到对话中
的上下文信息。
在 Transformer 中,输入序列首先通过一个编码器层,然后进入一个解码器层
。编码器负责将输入序列转换为有意义的隐藏表示,而解码器则利用这些隐藏表示
生成输出序列。
2. 自训练预测模型
ChatGPT 的训练过程可以被视为一种无监督学习,它不仅可以从标记的对话数
据中学习,还可以从未标记的互联网文本中学习。预训练过程分为两个阶段:无监
督预训练和有监督微调。
在无监督预训练中,ChatGPT 被暴露于大量的对话数据和互联网文本中。通过
最大化下一个单词的预测可能性来优化模型。这样,ChatGPT 能够学会语言的结构
和常见的对话模式。
在有监督微调阶段,ChatGPT 使用有标签的对话数据进行微调,以提高生成回
答的质量。通过精心设计的任务,模型能够预测给定上下文的下一个单词。
3. 控制生成输出