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ChatGPT/GPT的核心原理
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思维导图大纲
ChatGPT/GPT的核心原理思维导图模板大纲
NLP
NLP/NLU领域已知局限包括对重复文本、对高度专业的主题的误解，以及对上下文短语的误解。
对于人类或AI，通常需接受多年的训练才能正常对话
NLP类模型不仅要理解单词的含义，还要理解如何造句和给出上下文有意义的回答，甚至使用合适的俚语和专业词汇。
NLP技术的应用领域
本质上，作为ChatGPT基础的GPT-3或GPT-3.5 是一个超大的统计语言模型或顺序文本预测模型。
GPT v.s.BERT
与BERT模型类似，ChatGPT或GPT-3.5都是根据输入语句，根据语言/语料概率来自动生成回答的每一个字（词语）
从数学或从机器学习的角度来看，语言模型是对词语序列的概率相关性分布的建模
即利用已经说过的语句（语句可以视为数学中的向量）作为输入条件，预测下一个时刻不同语句甚至语言集合出现的概率分布
ChatGPT 使用来自人类反馈的强化学习进行训练，这种方法通过人类干预来增强机器学习以获得更好的效果
由于ChatGPT更强的性能和海量参数，它包含了更多的主题的数据，能够处理更多小众主题
在训练过程中，人类训练者扮演着用户和人工智能助手的角色，并通过近端策略优化算法进行微调
来源——百度科普
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