ChatGPT 技术如何实现智能问答功能
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)的快速发展使得智能问答
系统成为了目前互联网应用的热门技术之一。而 OpenAI 推出的 ChatGPT 技术,在
实现智能问答功能方面取得了一定的突破。本文将针对 ChatGPT 技术如何实现智
能问答功能进行详细探讨。
一、聊天式生成式预训练模型
ChatGPT 是生成式预训练模型(Generative Pre-trained Transformer,GPT)系列
的一个变种,在进行智能问答时,主要通过生成自然语言回答来与用户进行交互。
这种聊天式的设计让用户感觉到在与一个真实的对话伙伴交流,增强了用户体验。
ChatGPT 技术的核心是基于 Transformer 模型的架构。Transformer 模型以其在
机器翻译等任务上取得的卓越表现而被广泛应用。在 ChatGPT 中,Transformer 被
用于将输入的问题转化为“上下文”表示,然后将该上下文与预训练好的模型进行交
互,生成自然语言的回答。
二、数据集的构建和预处理
对于 ChatGPT 技术来说,数据集的构建和预处理是一个非常重要的环节。
OpenAI 采用了两个数据源来构建 ChatGPT 的训练数据集:Supervised Fine-Tuning
和 Web Text。
Supervised Fine-Tuning 是通过向人类行为训练者(Human Demonstrator)展示
聊天对话,并收集其生成的合适回答来构建的。这样可以得到高质量的对话样本,
但也存在人为限制,需要大量的人工参与。
而 Web Text 则是通过抓取互联网上的大量文本来构建。通过使用爬虫技术,
OpenAI 可以获取到丰富多样的对话样本,但也同时可能存在一些质量较低的文本