ChatGPT的非专业知识主要来源于以下方面:
- 自我学习能力。ChatGPT的语言模型本身具有较强的自我学习能力。在不断与人交互的过程中不断累积和改进自己的知识。
- 大量训练数据。ChatGPT是基于大量互联网文本和书籍等内容进行训练的。这些内容涵盖了广泛的领域知识。
- 外部知识调用。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。
- 提示和纠错。 ChatGPT具有自我纠错和引导式学习的能力。在人们的提示和指正下不断改进和完善自身知识。
- 迭代训练。ChatGPT会不断利用其交互记录再进行迭代训练,进一步增强强化其非专业知识。
- 多语种 supported。 ChatGPT支持多种语言,针对不同语种分别进行训练,即便是互相独立的非专业知识。
总的来说,ChatGPT获取自身非专业知识的主要渠道有:
- 通过初始训练数据获得
- 通过自我学习和外部知识调用不断丰富
- 在人们提示下自行纠错和迭代训练
- 支持多语种实现不同语种下的非专业知识
- 相互独立来源于不同语种的独立训练