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大模型-LLM-GPT:成语接龙专家 GPT 的内部原理可以用一个“聪明的自动补全机器”来形容,它的核心基于一种叫做 Transformer 的神经网络架构。我们可以把它的工作过程简单分成以下几个步骤: 切词成 Token(词片段):输入的文本会被拆成更小的单位,比如“ChatGPT”会被分成几个 token,就像把句子拆成拼图。 变成数字向量:每个 token 会被转化为向量(一串数字),这样计算机才能“理解”它。 经过多层 Transformer 层处理:这是 ChatGPT 的大脑部分。它会利用注意力机制(self-attention)去理解每个词和其他词之间的关系,比如“我爱吃苹果”,它会分析“爱”跟“吃”、“苹果”的关联。这种机制就像是人读文章时,自动抓住重点。 预测下一个词:模型会基于前面的词,预测下一个最合理的词。比如你输入“今天天气真”,它可能预测“好”,因为这在日常语言中更常见。 逐步生成文本:每预测出一个词,它就会接着用新句子再预测下一个词,直到达到长度限制或遇到停止符号。 整个过程就像在“不断猜下一个词”,但因为它训练时看过海量的文本数据,所以猜得非常聪明、非常贴切。 一句话总结:ChatGPT 就像一个通过海量文本训练出的智能猜词高手,它每次都在尝试补完你说的话,用非常“人类”的方式继续对话。 #人工智能 #AI新手村 #GPT #chatgpt #科普一下
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