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ChatGPT语言底层框架-大纲
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2023-05-22
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ChatGPT语言底层框架: Transformer是一个由深度神经网络组成的多层网络,其模型的结构类似于神经元,Transformer 模型主要分为两大部分,分别是 Encoder 和 Decoder,建立了词与词之间的复杂关系,其参数之多,可以说其本身的语言模型已经接近人类,Transformer的训练时并行的,大大增加了效率; ChatGPT的训练过程: 首先进行监督学习,就是是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,简单说就是在已知“答案”的情况下,训练机器输出的答案和标准答案的差距,通过不断的调整参数,达到训练效果的一种学习方式; 其次,奖励模型,针对一个问题,机器生成多个不同的回答,人工进行打分排序,训练奖励模型; 最后,强化学习,又称再励学习、评价学习或增强学习,使训练对象与环境不断进行交互,得到环境的反馈信息并调整自己的策略,最终完成特定的目标或者使得某个行为利益最大化,ChatGPT就是结合奖励奖励模型,不断的通过强化学习,更新预训练模型参数。ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),美国OpenAI [1] 研发的聊天机器人程序 [12] ,于2022年11月30日发布 [2-3]。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文 [21] 等任务。
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摘要: 本文将深入探讨 ChatGPT 语言底层框架的多个角度,包括
Transformer 架构、自注意力机制、编码器-解码器结构、预训练和微调
过程等。通过详细分析和解释,我们将全面了解 ChatGPT 语言底层框架
的技术细节、模型性能和应用前景。
1.
引言
�
ChatGPT
的背景和意义
2.
Transformer
架构
�
Transformer
架构的概述和原理
�
编码器和解码器的结构及功能
�
自注意力机制的作用和实现方式
3.
自注意力机制
�
自注意力机制的原理和背后的数学计算
�
如何利用自注意力机制捕捉上下文信息
�
多头注意力机制的优势和应用
4.
编码器
-
解码器结构
�
编码器和解码器的作用和协同工作原理
�
编码器的输入表示和编码过程
�
解码器的输出生成和解码过程
5.
预训练和微调
�
ChatGPT
的预训练阶段和目标任务
�
预训练过程中的语料库选择和掩码语言建模
�
微调过程中的数据集选择和特定任务的训练目标
6.
模型性能和评估
�
评估
ChatGPT
在语言理解和生成任务上的性能指标
�
模型在基准数据集上的表现和对比实验结果
�
讨论模型性能的局限性和改进空间
7.
应用前景和实际应用
�
ChatGPT
语言底层框架在不同领域的应用前景
�
实际应用案例:在线客服、文本生成、虚拟助手等领域的
应用
8.
道德考虑
�
道德问题和潜在的滥用风险
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