青岛网站设计哪家便宜,vs网站建设弹出窗口代码c,网站建设模板哪家好,团购网站做二级域名AI背景知识 一、生成式预训练模型#xff08;GPT: Generative Pre-trained Transformer#xff09;二、大语言模型#xff08;LLM: Large Language Model#xff09;1、大语言模型、GPT、Transormer 关系2、Transformer的多功能#xff1a;从翻译到代码生成 三、词向量检索… AI背景知识 一、生成式预训练模型GPT: Generative Pre-trained Transformer二、大语言模型LLM: Large Language Model1、大语言模型、GPT、Transormer 关系2、Transformer的多功能从翻译到代码生成 三、词向量检索1词向量检索概念2Embedding 四、Prompt 一、生成式预训练模型GPT: Generative Pre-trained Transformer
当谈论ChatGPT的技术时我们实际上在讨论OpenAI GPT模型。这是一个基于Transformer架构的大型语言模型通过两个主要步骤进行训练预训练和微调。 训练过程预训练和微调。 首先在预训练阶段模型使用大量没有标签的文本数据如维基百科、新闻、小说等通过预测下一个单词来学习语言的规则和结构。这就像模型在自己练习写作从中学习了语法、用词方式等。 然后在微调阶段少量有标签的数据用于训练模型更好地完成特定任务比如回答问题、分类文本等。模型在这里会根据任务的指导进行微调就好像是在特定情境中应用它所学到的知识。
总之OpenAI GPT模型的技术基础是Transformer网络它通过预先学习语言的规则和微调以适应不同任务从而在多种应用中表现出色。这就像是一个学写作的大脑在不同任务中灵活运用所学让它变得聪明而有用。
二、大语言模型LLM: Large Language Model
1、大语言模型、GPT、Transormer 关系 大语言模型、GPT和Transformer之间存在密切的关系它们在自然语言处理和深度学习领域发挥重要作用。具体关系如下 Transformer Transformer是一种神经网络架构最初设计用于机器翻译任务。它引入了注意力机制通过编码器和解码器组件能够有效地对序列数据进行建模。Transformer的关键创新是注意力机制它能够处理长距离依赖关系使得模型能够更好地捕捉上下文信息。 大语言模型 大语言模型是基于Transformer架构的语言模型旨在对自然语言进行建模和理解。这些模型通常在大规模无监督数据上进行预训练以学习语言的结构和规律。GPT和BERT等模型都属于大语言模型的范畴它们通过预训练的方式捕捉了丰富的语言信息。 GPT (Generative Pre-trained Transformer) GPT是基于Transformer架构和自监督预训练技术构建的模型。它是一种句子级别的生成模型能够根据上下文生成连贯的文本。GPT模型通过预测下一个单词来学习语言的规则然后在生成式任务中表现出色比如文本生成、摘要生成和对话生成。 因此大语言模型是在Transformer架构基础上构建的它们通过自监督预训练来学习语言的特性。GPT是基于大语言模型的具体任务模型使用Transformer架构和预训练技术为生成式任务提供了强大的能力。总之这三者共同构成了现代自然语言处理领域中的重要技术组成部分。
2、Transformer的多功能从翻译到代码生成 虽然Transformer最初是为了机器翻译任务而设计的但其特性使得它在编写代码方面也表现出色的原因有以下几点 基于文本流的代码生成能力 软件开发涉及大量的源代码编写而源代码本质上是文本。GPT模型被训练用于预测下一个单词这使其可以生成高质量的源代码。模型可以在生成代码的过程中融入软件开发标准、API接口等复杂性有效地生成符合规范的代码。 上下文理解 源代码通常需要在特定上下文中才能正确理解其含义。不同代码块之间可能存在微妙的差异但它们功能相似。GPT模型能够根据上下文生成更具语法正确性和可读性的代码从而更好地满足软件开发需求。 词向量表达 源代码的语法结构是有规律的它通常由特定领域的元素构成这些元素具有明确的语义。GPT模型通过在大规模文本数据上进行预训练学习到了丰富的词向量表示能力。这使得模型能够更好地理解代码中的语义和结构生成更准确和高效的代码。 综上所述基于Transformer的GPT模型在编写代码方面表现良好的原因在于其文本生成能力、上下文理解以及通过预训练获得的词向量表达能力。这些特性使GPT能够有效地生成高质量的源代码满足开发人员在软件编写过程中的需求。
三、词向量检索
1词向量检索概念
词向量检索通过数字化的“词义”找到相似文本 词向量检索是一种文本查找方法把文字变成数字然后计算它们的相似度找到相似的文字。 这个过程分成几步 1整理文本 先把原文分成词去掉没用的词留下有用的。 2变成向量 用方法把每个词变成一个数字向量。这个向量有很多数代表词的意思。 3处理查询 把你的搜索词也变成向量然后计算它和其他文本向量的相似度找到最相似的。 4给结果 把计算出来的相似度排序呈现给你最相关的文本。 这个技术用在搜索引擎、推荐系统等地方。通过数字化的方式更准确地衡量文本之间的相似度让查找更准确、更快速
2Embedding OpenAI的Embedding是一种技术用于将词语或句子转换成密集向量。这些向量可用于自然语言处理任务如文本分类、情感分析和机器翻译。 在OpenAI的Embedding中每个单词或句子都会被映射到向量空间中的一个点。与传统的one-hot编码不同Embedding能够捕获词语之间的相似性和关系使得机器学习算法更能理解自然语言表达的含义。 例如在情感分析中通过使用Embedding我们可以将情感倾向相似的单词或短语映射到相似的向量空间位置。这样我们能够使用这些向量来训练机器学习模型从而更准确地预测文本的情感。
四、Prompt 在AI中Prompt是指给模型的文本指导用于初始化和引导模型生成类似自然语言的输出。它可以是一段或多段文字定义了模型生成的内容和风格。 为什么要用Prompt因为它可以 1引导生成 帮助模型理解任务或上下文生成更准确的输出。2定制风格 通过Prompt你可以让模型以特定风格、语气生成内容。3提供上下文 当用户与AI交互时Prompt可以传递之前的信息生成有连贯性的回应。 未来是否会继续使用Prompt取决于技术发展。虽然可能出现新方法但在目前Prompt仍然是不可或缺的。在许多NLP应用中它是引导模型生成准确输出的关键工具。
