ChatGPT背后的原理主要为:
大规模预训练
ChatGPT是基于大规模预训练的语言模型。它使用巨量的互联网文本,通过自我监督学习方式获得世界上表达出的知识。
生成性模型
ChatGPT使用生成性语言模型。在训练的过程中,它不需要标签,而是直接最大可能生成下一个词语。这种自我监督的方式产生出广泛知识。
注意力机制
ChatGPT采用了自然语言处理中很流行的注意力机制。它能更好的捕捉输入序列中的关键信息,增强上下文表示能力。
过滤器
ChatGPT引入了多重的过滤机制,能过滤出不实信息、有害内容和偏差观点。有效减少其输出的偏差。
开放域知识图谱
ChatGPT在回复问题时,会调用外部的开放领域知识图谱来检索和验证信息。减少偏差和错误。
引导学习
ChatGPT还使用引导式学习的方法,在人们的指正下不断改进和完善自身的知识、回复和生成。
总的来说,ChatGPT能力强大主要得益于:
- 大量训练数据 ;
- 生成性语言模型;
- 注意力机制;
- 多重过滤器;
5.外部知识支持; - 引导学习。
这些技术共同赋予了ChatGPT广阔的知识面和准确性。使它能回答更复杂的问题,且提供流利的答案。