万字干货:ChatGPT的工作原理(107页)

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ChatGPT 是一种基于 GPT 模型的对话生成模型,它可以让计算机自动学习对话语料库中的模式,并生成连贯、自然的对话回复。与传统的对话机器人相比,ChatGPT 可以更好地理解用户的意图,并提供更加个性化的服务。

ChatGPT 的工作原理是通过输入上下文信息,自动预测下一句话的内容。具体来说,当用户向 ChatGPT 提出问题或发表意见时,ChatGPT 会将这些文本信息转换为向量表示,并将它们输入到 GPT 模型中进行处理。

然后,GPT 模型会自动学习文本中的语言模式和规律,并根据上下文信息生成连贯、自然的对话回复。

ChatGPT 还可以通过自我对话的方式进行训练,提高对话质量和连贯性。

ChatGPT 可以应用于智能客服、聊天机器人等场景,帮助企业提高客户服务效率,提升用户体验。随着技术的不断进步,ChatGPT 的应用领域将会越来越广泛,对话质量和连贯性也将会不断提高。

本篇《万字干货:ChatGPT 的工作原理》,目录如下:

1、前言;

2、概率从何而来?

3、什么是模型?

4、类人的任务模型;

5、神经网络;

6、机器学习和神经网络的训练;

7、神经网络训练的实践与理论;

8、嵌入的概念;

9、ChatGPT 的内部拆解;

10、ChatGPT 的训练;

11、基本训练之上;

12、GPT 产品的演绎路径?

13、是什么真正让 ChatGPT 工作?

14、意义空间和语义运动法则;

15、语义语法和计算语言的力量。

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正文完
 
追风者
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