什麼是 ChatGPT？與 ChatGPT 聊聊機器人背後的方法
Posted: Tue Dec 03, 2024 9:40 am
什麼是聊天 GPT？
ChatGPT是OpenAI開發的模型，是一種先進的AI對話代理。它是 GPT-4 模型的一個實例，是 Generative Pretrained Transformer 系列的一部分。
ChatGPT 的核心是使用機器學習技術根據收到的輸入產生類似人類的文字。它可以理解對話的脈絡、回答問題、提供解釋，甚至產生創意內容，例如故事或詩。
ChatGPT 中的“GPT”代表“生成式預 塞浦路斯電話號碼列表 訓練變壓器”，它代表了為其提供動力的基礎技術：
生成性表示模型生成文字的能力，而不僅僅是理解或分類文字的能力。
預訓練表示模型已經經歷了初始訓練階段，從大量網路文本中學習。
Transformer是指所使用的模型架構類型，有助於理解輸入文字的上下文。
這種技術組合使 ChatGPT 能夠產生有意義的反應，非常模仿自然的人類對話。
為什麼 ChatGPT 很重要？
ChatGPT 在許多領域都像是革命性的工具。它理解和產生類人文本的能力有著看似無窮無盡的應用範圍。它是客戶服務和溝通、內容生成、教育、研究、語言學習、數據科學等領域的寶貴工具。
要了解 ChatGPT 的有用性，請查看我們的關於在資料科學專案中使用 ChatGPT 的指南。
到目前為止，我們只觸及 ChatGPT 等大型語言模型功能的皮毛。然而，該工具已經表明它可以幫助節省大量任務的時間和資源。正如我們在另一篇文章中探討的那樣，生成式人工智慧的長期影響尚不清楚，但生成式人工智慧可能是一項類似於印刷機、蒸汽機或電晶體製造的突破性技術。
聊天 GPT 是如何運作的？
了解 ChatGPT 的機制需要更仔細地了解底層技術、訓練過程及其產生反應的方式。讓我們更深入地研究這些方面。
底層技術：變壓器模型
ChatGPT 是基於 GPT（產生預訓練變壓器）架構，特別是 GPT-4。Vaswani 等人在論文《Attention is All You Need 》中介紹的 Transformer 模型已成為許多自然語言處理任務的基石。
Transformer 在產生回應時使用稱為「注意力」的機制來權衡不同單字的影響。例如，在產生對「貓追逐它的尾巴」這句話的回應時，模型會理解「貓」是主語，並且比「尾巴」更重要。
GPT 架構對 Transformer 進行了擴展，重點是產生連貫且上下文準確的文字。
訓練聊天GPT
ChatGPT的訓練分為兩個步驟：預訓練和微調。
預訓練
在此階段，模型會接觸到大量來自網路的文字資料。然而，值得注意的是，該模型不知道哪些文件在其訓練集中，也不知道哪些文件可以存取任何特定文件或來源。
此階段的目標是學習語言的統計模式。例如，如果訓練資料中短語“天空是…”後面經常跟著單字“藍色”，則模型將學習預測“藍色”作為可能的下一個單字。
微調
預訓練後，模型會經歷一個微調過程，在人類審查者的幫助下按照 OpenAI 提供的某些指南生成的更窄的資料集進行訓練。此資料集由各種假設輸入和響應組成。
此階段有助於模型更好地回應特定輸入，從而與使用者保持更安全、更有用的互動。
產生回應
經過訓練後，ChatGPT 會使用一種稱為「自回歸」的方法產生反應。它從輸入訊息開始，然後預
ChatGPT是OpenAI開發的模型，是一種先進的AI對話代理。它是 GPT-4 模型的一個實例，是 Generative Pretrained Transformer 系列的一部分。
ChatGPT 的核心是使用機器學習技術根據收到的輸入產生類似人類的文字。它可以理解對話的脈絡、回答問題、提供解釋，甚至產生創意內容，例如故事或詩。
ChatGPT 中的“GPT”代表“生成式預 塞浦路斯電話號碼列表 訓練變壓器”，它代表了為其提供動力的基礎技術：
生成性表示模型生成文字的能力，而不僅僅是理解或分類文字的能力。
預訓練表示模型已經經歷了初始訓練階段，從大量網路文本中學習。
Transformer是指所使用的模型架構類型，有助於理解輸入文字的上下文。
這種技術組合使 ChatGPT 能夠產生有意義的反應，非常模仿自然的人類對話。
為什麼 ChatGPT 很重要？
ChatGPT 在許多領域都像是革命性的工具。它理解和產生類人文本的能力有著看似無窮無盡的應用範圍。它是客戶服務和溝通、內容生成、教育、研究、語言學習、數據科學等領域的寶貴工具。
要了解 ChatGPT 的有用性，請查看我們的關於在資料科學專案中使用 ChatGPT 的指南。
到目前為止，我們只觸及 ChatGPT 等大型語言模型功能的皮毛。然而，該工具已經表明它可以幫助節省大量任務的時間和資源。正如我們在另一篇文章中探討的那樣，生成式人工智慧的長期影響尚不清楚，但生成式人工智慧可能是一項類似於印刷機、蒸汽機或電晶體製造的突破性技術。
聊天 GPT 是如何運作的？
了解 ChatGPT 的機制需要更仔細地了解底層技術、訓練過程及其產生反應的方式。讓我們更深入地研究這些方面。
底層技術：變壓器模型
ChatGPT 是基於 GPT（產生預訓練變壓器）架構，特別是 GPT-4。Vaswani 等人在論文《Attention is All You Need 》中介紹的 Transformer 模型已成為許多自然語言處理任務的基石。
Transformer 在產生回應時使用稱為「注意力」的機制來權衡不同單字的影響。例如，在產生對「貓追逐它的尾巴」這句話的回應時，模型會理解「貓」是主語，並且比「尾巴」更重要。
GPT 架構對 Transformer 進行了擴展，重點是產生連貫且上下文準確的文字。
訓練聊天GPT
ChatGPT的訓練分為兩個步驟：預訓練和微調。
預訓練
在此階段，模型會接觸到大量來自網路的文字資料。然而，值得注意的是，該模型不知道哪些文件在其訓練集中，也不知道哪些文件可以存取任何特定文件或來源。
此階段的目標是學習語言的統計模式。例如，如果訓練資料中短語“天空是…”後面經常跟著單字“藍色”，則模型將學習預測“藍色”作為可能的下一個單字。
微調
預訓練後，模型會經歷一個微調過程，在人類審查者的幫助下按照 OpenAI 提供的某些指南生成的更窄的資料集進行訓練。此資料集由各種假設輸入和響應組成。
此階段有助於模型更好地回應特定輸入，從而與使用者保持更安全、更有用的互動。
產生回應
經過訓練後，ChatGPT 會使用一種稱為「自回歸」的方法產生反應。它從輸入訊息開始，然後預