ChatGPT使用的主要是GPT语言模型(generative pre-trained transformer),一个基于转换器的大规模语言模型。
更具体来说:
- ChatGPT使用的是一个版本的GPT-3语言模型。这是一个通过自适应方法训练的转置模型,主要用于生成文字。
- GPT-3是通过换向注意力(self-attention)机制实现的,能够有效捕捉上下文信息。
- GPT-3模型通过预训练达到桥接,该预训练过程是使用庞大的互联网文本数据进行自我监督学习。
- GPT-3模型包含数百亿的参数,这大大扩展了其表示能力。这些参数是在训练阶段通过大量计算进行优化得到的。
- 在使用阶段,ChatGPT会根据用户的查询,给出GPT-3模型生成的响应。这些响应是基于GPT-3建模的广泛知识和语言能力。
- ChatGPT还会使用外部知识来补充和核实GPT-3产生的答案。
总的来说,ChatGPT主要依赖于基于大规模GPT-3模型的生成方法。
GPT-3模型本身是一个大型的转换模型,通过预训练而具有广泛的语义和上下文表示能力。
ChatGPT利用这个模型,结合外部知识生成相对自然和有效的文本交互。