ChatGPT是如何工作的？

在高层次上，ChatGPT是一个深度学习模型，使用神经网络来生成类似人类的文本。 该模型的具体版本，即ChatGPT-3，是基于一种叫做变压器架构的技术。 这种类型的架构使模型能够识别语言中的模式和结构。 它通过处理一个标记序列并生成一个输出序列来实现这一目标。

该模型吸收了大量的文本数据集，包括书籍、文章、网站等等。 在训练过程中，该模型接收了数以百万计的文本实例，并要求预测每个序列中的下一个单词。

与ChatGPT互动的方式是提供一个提示或一个问题。 然后，该模型根据它从训练数据中学到的模式生成一个反应。 其结果是一个高度智能的自然语言处理（NLP）工具。

GPT（生成式预训练转化器）是什么意思？

GPT中的 “生成性 “代表其生成自然人类语言文本的能力。 “预训练 “表示模型已经在一些有限的数据集上训练过了。 另一方面，”Transformer “代表为GPT提供动力的底层机器学习架构。

使用ChatGPT的原因是什么？

作为一个由OpenAI训练的语言模型，ChatGPT具有广泛的能力，可以执行许多不同的任务。 以下是ChatGPT可以做的一些事情：

1. 回答问题：ChatGPT可以用自然语言回答问题，提供关于各种主题的信息。
2. 生成文本：它可以生成各种风格和色调的类似人类的文本，使其在内容创作和文本生成方面非常有用。
3. 总结文本：ChatGPT可以对长篇文章或文件进行简明扼要的概述，使人容易快速理解主要观点。
4. 翻译文本：它具有将文字从一种语言翻译成另一种语言的能力，使其在与讲不同语言的人交流时非常有用。
5. 生成诗歌：ChatGPT可以创建各种风格的原创诗歌，为诗人和作家提供灵感和范例。
6. 提供写作反馈：ChatGPT分析写作，并就语法、风格和语气等因素提供反馈，帮助作者提高他们的技艺。

ChatGPT是如何培训的？

一种叫做变换器架构的深度学习技术训练了chatGPT。 该模型的具体版本ChatGPT-3吸收了超过45兆字节的大量文本数据集。

监督下的微调（SFT）模型

在最初的发展中，GPT-3模型通过与40个承包商签订合同来产生一个监督训练数据集，其中输入有一个已知的结果，模型可以学习。 输入，或提示，是用户对开放API的实际输入。

奖励模式

下一步是使用奖励模型来提高生成的反应的质量。 奖励模型对SFT模型的输出进行评估。 然后，它根据它与所需输出的匹配程度来分配一个分数。

强化学习模型

最后一步是使用强化学习方法来进一步提高GPT的性能。 近似政策优化算法包括让人工智能聊天机器人在模拟环境中与用户互动。 然后，它根据其表现的好坏收到一个奖励信号。

业绩评估

人类劳动者的投入训练了模型。 这就是为什么评估的核心部分依赖于人类的反馈，引导标签人员对模型输出的质量进行评级。

有三个高层次的标准来评价这个模型：

• 帮助性：评估模型遵循和推断用户指令的能力。
• 真实性： 在封闭领域的任务中，评估模型对幻觉（编造事实）的倾向性。 该模型使用TruthfulQA数据集进行了测试。
• 无害性： 评估模型的输出是否适当，是否贬低受保护的阶层，或包含贬低的内容。

如何使用ChatGPT？

1. 选择一个ChatGPT API或库：有各种API和库可用于使用ChatGPT。 选择一个最适合你的需求和编程经验的方案。
2. 创建一个账户并获得一个API密钥（如果适用）：在使用API的情况下，创建一个账户和获得API密钥将是使用ChatGPT的必要条件。 遵循API供应商提供的指示。
3. 安装所需的库（如果使用一个库）：如果使用像 “拥抱脸谱 “这样的库，在编程环境中安装所需的库将是必要的。
4. 初始化ChatGPT：一旦有了所需的库或API密钥，在程序中初始化ChatGPT模型。
5. 输入提示语：要使用ChatGPT，如果想产生反应，有必要提供一个提示，描述对话的背景或主题。
6. 生成响应：一旦提供了提示，ChatGPT模型就会根据输入的提示和其训练数据的上下文生成一个反应。
7. 评估和完善响应：生成的回答的质量可能因输入的提示和其他因素而不同。 检查回复，因为它仍然需要帮助辨别事实和错误信息。
8. 重复：根据需要多次重复第5-7步，以产生符合你需要的对话或一系列的回应。

经常问的问题