ChatGPT主要基于以下技术:
- 大规模预训练
ChatGPT 是基于大规模预训练的语言模型。它使用庞大的网络文本和书籍内容,通过自监督学习的方式获得世界上表达的知识。 - 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。可以更好地捕捉输入序列中的关键信息,提升上下文表示能力。 - 生成式语言模型
ChatGPT使用生成式语言模型。在训练过程中不需要标签,而是直接生成下一个最可能的单词。这种自监督方式获得广泛知识。 - 过滤器
ChatGPT引入多重过滤器,能有效除去不实信息、有害内容和偏见观点。增强其输出信息的可信度。 - 开放领域知识图谱
ChatGPT在回答问题时,会调用外部的开放领域知识图谱来检索和验证信息。加强准确性。 - 引导学习
ChatGPT还使用引导学习的方法,在人们的指正下不断改进和完善自身的知识、回复和生成能力。
总的来说,ChatGPT能力强主要得益于:
- 大量训练数据
- 生成性语言模型
- 注意力机制
- 多重过滤器
- 外部知识支持
- 引导学习
这些技术共同赋予了 ChatGPT 广泛知识和准确性。