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　　很多行业◈◈ღ，比如新闻◈◈ღ、律师◈◈ღ、教育◈◈ღ、客服咨询等等◈◈ღ，已经把 ChatGPT 应用在了生产大佬塞玩具无法走路作文◈◈ღ、服务中◈◈ღ。

　　Chat◈◈ღ，直译为“闲聊”◈◈ღ，可以说 Chat GPT 是用起来如同微信或 QQ 的一个聊天应用大佬塞玩具无法走路作文◈◈ღ。只不过大佬塞玩具无法走路作文◈◈ღ，在那一头的不是你的朋友◈◈ღ，而是一个 AI◈◈ღ。

　　Pre-trained指“预训练的”◈◈ღ，是说在跟你对话之前◈◈ღ，Chat GPT 就已经经过了大量的文本训练◈◈ღ。

　　人类说话◈◈ღ，是从脑海中的“词典”里挑出一些词◈◈ღ，组成句子大佬塞玩具无法走路作文◈◈ღ。如果只是简单地让 AI 从词典里随机取词◈◈ღ，组成的句子大概率是不通顺的◈◈ღ，没有任何含义◈◈ღ。

　　为了让计算机能够说出人类的语言凯发·K8◈◈ღ，人们引入了马尔科夫模型◈◈ღ。简单的说◈◈ღ，马尔科夫模型能把一个词和前面的几个词建立起联系凯发·K8◈◈ღ。

　　举个例子◈◈ღ，根据语料库◈◈ღ，“苏打”的下一个词是“饼干”或“汽水”的概率远比“桌子”或“胡萝卜”之类的词要高◈◈ღ。假如继续在“苏打”前面添加一个“吃”字◈◈ღ，那么◈◈ღ，填“饼干”的可能性又比“汽水”的概率要高◈◈ღ。通过这种方式生成的句子◈◈ღ，就比随机生成的语句大佬塞玩具无法走路作文◈◈ღ，更接近人类语言◈◈ღ。

　　基于这样的思考◈◈ღ，在 20 世纪 70◈◈ღ、80 年代◈◈ღ，一种叫做循环神经网络的模型诞生了◈◈ღ。循环神经网络简称 RNN凯发·K8◈◈ღ，它能够很好地考虑词语的顺序性以及前面词语对后面词语的影响凯发·K8◈◈ღ。

　　但 RNN 也有一些局限性◈◈ღ，比如它存在“梯度消失”效应◈◈ღ。随着句子长度增长◈◈ღ，说着说着◈◈ღ，它就忘记前面说了什么了◈◈ღ。

　　于是◈◈ღ，人们对 RNN 模型进行了优化◈◈ღ，开发出了长短期记忆模型◈◈ღ，简称 LSTM◈◈ღ，以解决“健忘”的问题◈◈ღ。

　　为此◈◈ღ，新的神经网络架构 transformer 出现了◈◈ღ。基于 transformer 的模型有着非常快的学习速率凯发·K8◈◈ღ，能够在短时间里学习大量的文本资料◈◈ღ。

　　并且 transformer 中引入了一种叫做“self attention”的技术◈◈ღ。这让它能够根据文章中的其他词汇◈◈ღ，辅助理解词义◈◈ღ，更好地听懂我们所说的话◈◈ღ。

　　当然了◈◈ღ，GPT 还在不断优化中大佬塞玩具无法走路作文◈◈ღ。比如 GPT-4.0 就具备了更强的逻辑推理能力凯发·K8◈◈ღ，甚至能理解图片上的内容◈◈ღ，前景不可估量◈◈ღ。

　　其实◈◈ღ，像 GPT 这样参数极其复杂◈◈ღ、需要经过大量文本训练的语言模型◈◈ღ，被称作大语言模型◈◈ღ。除了 GPT大佬塞玩具无法走路作文◈◈ღ，比如阿里的 PLUG◈◈ღ，华为的盘古-α◈◈ღ、百度的 ERNIE 3.0 等等◈◈ღ，都属于大语言模型◈◈ღ。