本文旨在为产品经理们解释ChatGPT背后的原理及其应用,帮助理解其对现代对话系统发展的影响。通过简化技术性语言,我们将深入探讨ChatGPT如何利用预训练模型、生成式任务和转换器架构来实现高效互动。
本文为产品经理提供一些更易懂的chatGPT含义解释
ChatGPT:Generative Pre-Training Transformer
生成式,在这里指的是生成模型。
除此之外,还有关联规则学习、回归、集成学习、深度学习、强化学习等模型,这些模型和生成模型一样,都是人工智能领域的重要组成部分,它们在不同的任务和应用中发挥着关键作用。
生成式模型是一类能够生成新数据的模型,这些数据在某种程度上与训练模型相似,但是是独一无二的,它是一个广泛的类别,其中有几个小分支:包括使用对抗网络的图像生成模型(如DALLE),使用扩散模型的图像生成模型(如Stable Diffusion和MidJourney),以及使用转换器架构的文本生成模型(如ChatGPT)。
生成式模型努力解决的问题,就是给定一些字,预测如果是人类会写什么字。
想象你是一位老师教一个学生学习语言。在早期BERT的训练过程中,可以把它想象成一种特殊的教学方法:
现在,让我们来谈谈ChatGPT。它就像是BERT的升级版,不仅能够玩猜单词的游戏,还能够理解句子的意思(上下文)和意图(意思):
BERT像是在学习如何理解语言和猜测单词,而ChatGPT则像是在学习如何使用语言来进行交流和创造。
以前很多的人工智能模型都是为了一个目标训练的,这些模型就像针对一项特定任务训练的专家。比如:
这些模型通常只擅长它们被训练做的任务,如果任务稍微变化,它们可能就无法胜任了。
Pre-Training 模型不是为了特定的目标训练,而是预先训练一个通用的模型。如果我有特定的需求,我可以在这个基础上进行第二次训练,基于原来已经预训练的模型,进行微调(Fine- Tuning)。
这些预训练模型则更像是多面手,它们不是为某个特定任务训练的,而是通过大量数据学习语言、图像或其他类型的通用特征。比如:
一旦我们有一个预训练模型,就可以根据特定的需求对它进行微调。这个过程就像是:
ChatGPT 的预训练就是给了我们所有人一个预先训练好的模型。这个模型里面语言是强项,它提供的内容无论多么的胡说八道,至少我们必须承认它的行文通畅程度无可挑剔。而回答的内容部分,正是我们需要 fine tuning 的。
Transformer 是自然语言处理中的一种架构,由于能够有效处理序列数据成为NLP领域的里程碑。该架构在机器翻译、文本摘要、问答系统、文本生成等任务中都取得了显著的成果。
GPT系列模型就是基于转换器架构的,它们通过预训练大量的文本数据,学会了语言的复杂模式,并能够生成连贯、相关的文本。在这中间的过程为:
语言转换器把语言序列作为输入,然后用一个叫做 encoder 的东西变成数字(比如 GPT 就用 1536 个浮点数,也叫 1536 维向量,表示任何的单词,或者句子,段落,篇章等;
然后经过转化,变成一串新的序列;
最后再用 decoder 把它输出。
转换器,是这个自然语言处理的核心。
比如输入一句话“我今天吃了苹果,很高兴”
编码器(Encoder):这部分模型将输入的句子转换成一系列数字向量。每个单词都被转换成一个高维空间中的点(比如1024维,其中一个或多个维度的组合表达了苹果「圆」的含义,另外一堆表达了「苹果的红和甜」的含义,还有一大堆共同表达了「你吃到好吃的食物,你的情绪很好」等等属性组合,至于具体哪些表达了这些,不得而知),这个点包含了单词的语义信息。这个过程就像是将电压降低,使其适合处理。
转换:Transformer模型通过自注意力机制处理这些向量,让模型能够理解单词之间的关系和整个句子的含义。这就像是变电器内部的磁场转换,确保电流在不同部件之间有效流动。
解码器(Decoder):在需要生成文本的任务中,解码器会使用编码器提供的数字向量来生成响应或翻译。例如,如果任务是将句子翻译成英文,解码器可能会输出“I ate an apple today and I was very happy.”
最终的文本输出,可以是翻译、回答或其他任何基于输入文本的生成内容。
一个预先训练好的,用生成的方式,把输入文字转化成输出文字的翻译,除了这个以外的各种能力和各种定义,大多数是这个翻译官的应用场景而不是它本身。
chatGPT
我们可以结合 OpenAI 的模型命名了解其功能和特性,同时理解OpenAI在自然语言处理领域的发展历程,以及各个模型之间的联系和区别。历史版本包括:
可以给 prompt(提示词),它负责补全(completion)。但是用于聊天不是很好用,因为本来就不是为聊天这个场景准备的。
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