ChatGPT 拥有超过 2 亿用户 ，但大多数用户不了解 ChatGPT 的工作原理。
ChatGPT 的核心是依靠复杂的算法和海量数据集来理解和生成人类语言。 这些算法本质上是一组规则和计算，允许系统分析文本、识别语言模式并预测在给定上下文中最有可能遵循的单词。
如果这听起来令人困惑，那没关系，因为这就是本文的目的。
我们将探索 GPT 架构、自然语言处理和 AI 训练过程，以便您最终清楚地理解 ChatGPT 。
什么是 ChatGPT ？
ChatGPT 是有用的人工智能的重大飞跃，对数十个行业产生了真正的影响。
1. ChatGPT 概述
OpenAI ChatGPT 框架是一种对话式AI 模型，旨在与用户进行听起来自然的对话。 这意味着它可以回答您的问题，并创建不同类型的创意文本格式，例如诗歌、代码、脚本、音乐作品、电子邮件、信件等。
它理解上下文并生成相关响应的能力使其成为适用于各种任务的多功能工具。
2. GPT 模型的演变
ChatGPT 模型是 OpenAI 多年研发的结果，建立在一系列日益强大的语言模型之上，称为 GPT（生成式预训练转换器）。
GPT-1 （2018 年）
GPT-1 于 2018 年推出，在 BooksCorpus 数据集上进行训练，该数据集包含 7,000 多本独特的书籍。 该模型具有 1.17 亿个参数，建立了预训练和微调范式，其中模型首先在海量数据集上进行训练，然后针对特定的下游任务进行微调。
GPT-2 （2019）
GPT-2 于 2019 年发布，将模型大小显著扩展到 15 亿个参数，并在从数百万个网站中抓取的更大、更多样化的数据集（称为 WebText）上进行了训练。 这种规模的增加导致了文本生成流畅性和连贯性的实质性改进。
GPT-3 （2020）
GPT-3 于 2020 年推出，代表着一个巨大的飞跃，可扩展到惊人的 1750 亿个参数。 这种规模的大规模增加，以及在包括 Common Crawl、WebText2、Books1 和 Books2 在内的更大数据集上的训练，导致各种自然语言任务的性能得到显著提升。
这个 GPT 模型开始了 AI 炒作，在发布后的短短 6 天内就获得了超过 100 万用户。 这开启了我们今天仍在经历的“AI 革命”。
GPT-4 （2023）
GPT-4 于 2023 年发布，代表了 GPT 系列中当前最先进的技术。 主要改进包括增强的推理能力、提高事实准确性、更好地控制输出样式和语气，以及处理多模态输入（文本和图像）的能力。
ChatGPT 的核心 ： Natural Language Processing （NLP ）
Natural Language Processing （NLP ） 是 ChatGPT 背后的关键。 这就是计算机能够处理单词和理解“上下文”的原因，并最终使 ChatGPT 对专业工作有用。
1. 什么是 NLP ？
ChatGPT Natural Language Processing （NLP ） 是人工智能的一个分支，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。 它负责连接人类通信和计算机理解，使机器能够从文本中获得“意义”。 现在， NLP 无处不在的日常应用：
- 聊天机器人： 回答问题并提供支持的客户服务机器人。
- 搜索引擎： 分析搜索查询以提供相关结果。
- 语音助手 （Siri ， Alexa ， Google Assistant ）： 理解语音命令并提供语音响应。
- 垃圾邮件过滤器： 根据语言模式识别不需要的电子邮件。
- 机器翻译： 将文本从一种语言翻译成另一种语言。
2. ChatGPT 使用的 NLP 技术
ChatGPT 使用关键 NLP 技术来生成相关响应：
- 标记化： 将文本分解为称为“标记”（单词、短语或子单词单位）的较小单元。例如，“I love learning about NLP” 变成：“I”、“love”、“learning”、“about” 和 “NLP”。这有助于模型分析各个组件及其关系
- 情绪分析： 确定文本的情感语气（积极、消极或中性）。这有助于 ChatGPT 了解用户的意图并做出适当的回应（例如，向沮丧的用户提供解决方案或道歉）。
- 文本预测（语言建模）： 分析大量文本数据以学习单词序列的统计概率。给定提示， ChatGPT 预测最可能的下一个单词，从而生成连贯的序列。这种模式识别虽然强大，但并不是人类意义上的真正“思考”或“逻辑”。
GPT 架构： ChatGPT 等语言模型的工作原理
ChatGPT 生成类人文本的能力来自其独特的架构。 本节将更深入地探讨 GPT 架构解释及其工作原理和生成响应的功能。
1. 了解神经网络
ChatGPT 由神经网络提供支持，神经网络是受人脑启发的计算模型。 正如我们大脑中的神经元连接和传输信号一样，人工神经网络由层级组织的互连节点（或“神经元”）组成。 这些网络通过处理数据和调整节点之间的连接强度来学习，以提高它们识别模式和进行预测的能力。
2. 变压器架构
ChatGPT 神经网络结构基于一种称为“transformer”的特定类型的架构。 与以前按顺序处理数据的序列到序列模型不同，transformer 可以同时处理整个输入序列，从而显着加快训练速度。
3. 使用大型数据集训练 ChatGPT
ChatGPT 接受了来自互联网的大量文本和代码的训练。 这种“预训练”教会了它语言的基础知识。 然后，对特定数据集和示例进行 “微调” 以优化其响应，以获得更好的对话流程和上下文。 这种微调使用监督学习和来自人类反馈的强化学习。
4. 标记化和上下文理解
ChatGPT 将文本分解为标记 - 单个单词、单词的一部分，甚至是标点符号。 此过程称为分词化，允许模型以数字方式处理文本。
当这些令牌被馈送到 transformer 网络时，神奇的事情发生了，transformer 网络使用 “注意力机制” 来权衡输入中不同单词的重要性。 这意味着该模型不只是孤立地处理每个标记;它考虑了它们 之间的关系 。
这种由注意力促进的代币相互关联性，就是 ChatGPT “记住”对话前几部分的方式。 通过考虑整个对话的背景，该模型生成与正在进行的讨论相关的响应，而不仅仅是最后的输入。
ChatGPT 功能的主要特点
有几个 关键功能 可以将 ChatGPT 从一个单纯的 AI 研究模型转变为每个人都可以用来制作内容的 AI 工具。
1. 生成上下文相关的响应
ChatGPT 可以生成上下文相关的响应。 这使得模型能够保持连续感并产生与前面的对话在逻辑上相关的响应。
在保持上下文的同时制作内容的能力对组织来说非常宝贵。 请考虑以下应用程序：
- 顾客服务： 聊天机器人可以记住过去的客户互动，提供个性化和高效的支持，并减少客户的挫败感。
- 内容创作： 在生成较长的内容时，该模型可以保持主题一致性并避免矛盾，从而获得更高质量的输出。
- 数据分析： 在交互式数据分析场景中，该模型可以记住以前的查询，从而对数据进行更细致的迭代探索。
2. 多语言功能
ChatGPT 在海量多语言数据集上的训练使其能够理解和生成 100 多种语言的文本。 这不仅仅是简单的翻译，允许模型生成创意文本格式、回答问题并使用不同语言进行对话。
这种多语言功能为触达更广泛的受众提供了显著的优势：
- 全球覆盖： 企业可以用客户的母语与客户沟通，从而扩大他们的市场范围。
- SEO 优化：生成多种语言的内容可以提高搜索引擎在不同地区的知名度，从而吸引来自不同来源的自然流量。
- 跨文化交际： 促进说不同语言的人之间的交流和理解。
3. 限制和挑战
尽管功能强大，但 ChatGPT 并非没有限制：
- 事实不准确（幻觉）： 该模型经过训练以生成合理的文本，而不一定是事实准确的文本。这可能会导致“幻觉”，即模型生成听起来令人信服的错误或捏造的信息。
- 偏置放大： 如果训练数据包含偏差，则模型可能会在其输出中放大偏差。这是 OpenAI 正在积极解决的一个重大问题。
用户已经通过多种方式适应了这些挑战：
- 事实核查： 用户经常验证 ChatGPT 生成的信息，尤其是对于关键应用程序。
- 提示工程： 精心设计的提示可以引导模型做出更准确、更相关的响应。
- 迭代优化： 用户通常通过多个提示和反馈循环来优化模型的输出。
ChatGPT 的实际应用
ChatGPT 的多功能性使其 在各个领域迅速采用 ，改变了企业的运营方式和个人与技术的互动方式。 本节探讨一些关键的实际应用。
1. 内容创作
ChatGPT 在内容创建空间中无处不在，其作用超越了简单的文本生成，以影响内容策略和工作流程。 以下是按利基市场划分的细分：
- 博客和文章写作 ： ChatGPT 通过生成草稿、克服作家的障碍和提供新的观点来帮助作家。它还有助于关键字研究、内容概述和重新利用内容。
- 社交媒体管理 ： ChatGPT 创建社交媒体内容，使其适应不同的平台，并使用 AI 驱动的倾听工具分析社交对话。
- 电子邮件营销和个性化 ： ChatGPT 生成个性化的电子邮件序列、主题行和产品描述，从而提高打开率和点击率。
2. 客户支持
ChatGPT 使企业能够大规模提供即时和个性化的帮助，从而彻底改变客户支持。 AI 驱动的聊天机器人可以同时处理大量客户查询，从而减少等待时间并提高客户满意度。 这些聊天机器人可以：
- 回答常见问题： 为常见的客户查询提供快速一致的答案。
- 排查基本问题： 指导客户完成简单的故障排除步骤，无需人工干预即可解决问题。
- 上报复杂问题： 识别需要人工干预的复杂问题，并将对话与完整的对话历史记录无缝转移给人工座席。
将 AI 集成到客户服务工作流程中，使人工代理能够专注于更复杂和要求更高的案例，从而提高整体效率和客户体验。
3. 教育与学习
ChatGPT 是教育领域的强大工具，可提供个性化的学习体验并为学生和教育工作者提供支持。
- 个性化辅导： ChatGPT 可以提供复杂概念的个性化解释，根据个别学生的需求调整其教学风格。
- 生成练习题和测验： 教育工作者可以使用 ChatGPT 创建练习材料和评估。
- 研究协助： 学生可以使用 ChatGPT 来探索对某个主题的不同观点、收集信息，甚至为研究论文生成大纲。
然而，重要的是要强调 ChatGPT 应该被用作增强学习的工具，而不是取代对材料的批判性参与。
4. 辅助功能增强功能
虽然 ChatGPT 本身不是无障碍工具，但 GPT 模型被用作其他AI 无障碍工具的主要AI 模型。 这就是 “ChatGPT -powered” AI 工具的工作原理，以下是一些示例：
- 改进的文本转语音和语音转文本：Transkriptor 平台使用 AI 提供高度准确的会议和对话转录，使审查变得容易，尤其是对于听力障碍者。
- AI - 供电的通信辅助：虽然仍在开发中，但像 Google 的 Project Relate （使用类似的 ChatGPT 机器学习模型）这样的项目旨在帮助有语音障碍的用户。
- 增强的字幕和翻译：Zoom 和 Microsoft Teams 等视频会议平台正在集成 AI 支持的字幕和翻译功能，以提供更准确、更实时的字幕。
Eskritor 如何简化用户的ChatGPT
ChatGPT 是一种通用的 AI 。 如果您正在编写内容，像 Eskritor 这样的专业工具是一种更集中且用户友好的体验。
以下是 Eskritor 如何通过三种主要方式简化用户的 ChatGPT ：
易于使用的界面
Eskritor 提供的不是复杂的提示，而是简单的界面。 用户只需输入一个主题， Eskritor 就会处理技术细节，让每个人都可以访问它。
预定义模板
Eskritor 为不同的写作任务提供模板，例如论文、博客文章和营销文案。 这些模板提供了一个结构，可帮助 AI 生成有序且相关的内容，而无需用户弄清楚复杂的提示。
内置编辑工具
Eskritor 包括用于优化生成文本的工具：
- 语法和拼写检查器
- 重写工具以提高清晰度和原创性
- 可读性分析，更好地理解
Eskritor 弥合了复杂 AI 和日常用户之间的鸿沟。 通过提供简单的界面、模板和编辑工具，它使 ChatGPT 可供更广泛的受众访问和使用。
结论：释放 ChatGPT 的潜力
现在你了解了 ChatGPT 的工作原理，你会写出更好的提示，并警惕 ChatGPT 何时开始产生幻觉。 但是，如果从本文中可以得出一个结论，那就是 ChatGPT 是一个通用工具。
这就是 Specialized AI 工具如此受欢迎的原因。 例如， Eskritor 是专门为编写内容而构建的。 它比 ChatGPT 更易于使用，并且已经具有内置的编辑和写作提示，使内容编写变得更加容易。 因为 Eskritor 已经在后台为您 ChatGPT ，所以您不必担心通用的写作或提醒 ChatGPT 停止幻觉。
立即探索 Eskritor 并了解它如何帮助您进行研究、写作和头脑风暴过程。
迪拜， 阿联酋