本文整理了一份浅析的脑图：
其中相关的概念使用ChatGPT3.5来回答！
1、ChatGPT中的G，P，T是什么？
全称：Generative Pre-Trained Transformer(生成式 预训练 变换模型)
ChatGPT回答：
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer模型的语言生成模型，它使用监督学习来进行训练。在训练过程中，GPT通过最大化下一个单词的预测概率来优化其参数，即给定前面的单词序列，预测下一个单词出现的概率。这个过程可以使用交叉熵损失函数来计算模型的误差，并使用反向传播算法来更新模型的参数。在训练过程中，GPT使用了大量的文本数据来学习语言的规律和模式，从而生成高质量的自然语言文本。
GPT中的 生成式 是什么意思（Generative）
ChatGPT回答：
在GPT中，生成式（Generative）通常指的是一种能够自动生成文本、图像或其他类型数据的模型。这些模型通常基于深度学习技术，能够从训练数据中学习到数据的分布，并根据该分布生成新的数据。例如，在自然语言处理领域中，GPT可以根据给定的文本片段生成连续的文本，从而实现文本生成的功能。
GPT中的 预训练 是什么意思（Pre-Trained）
ChatGPT回答：
在GPT中，预训练是指使用大规模的未标记数据来训练模型，以便模型可以学习到通用的语言表示和语言结构。这种预训练模型通常使用自监督学习技术，如掩码语言模型或下一句预测任务，从而能够更好地理解和生成自然语言文本。预训练完成后，可以通过微调等技术将模型应用于特定的自然语言处理任务，如文本分类、机器翻译和问答系统等。
GPT中的 变换模型 是什么意思（Transformer）
ChatGPT回答：
在GPT中，变换模型指的是将输入序列转换为输出序列的模型。具体而言，它是一种基于自注意力机制的神经网络模型，能够对输入序列中的每个位置进行编码，并通过多层非线性变换将其转换为输出序列。这种模型通常用于自然语言处理任务，如文本生成、语言建模和机器翻译等。
2、变换模型（Transformer）
（1）Transformer简单解释
ChatGPT回答：
Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）的深度学习模型，它使用了注意力机制来实现输入序列到输出序列之间的映射。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer可以并行处理整个输入序列，因此在训练和推理速度上更加高效。Transformer已经被广泛应用于各种NLP任务，例如机器翻译、文本分类、问答系统等。
（2）什么是注意力机制
ChatGPT回答：
注意力机制是一种模拟人类注意力分配方式的计算机算法，它可以使计算机在处理信息时集中注意力于最相关的部分，从而提高任务的准确性和效率。它通常基于输入数据的不同部分之间的相对重要性来分配权重，并且可以被应用于许多领域，如自然语言处理、计算机视觉等。
3、ChatGPT的技术原理
ChatGPT回答：
ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理技术，使用了大规模预训练的神经网络模型。其核心技术原理是使用Transformer架构的多层神经网络对大量文本数据进行预训练，从而使得模型能够理解和生成自然语言。
具体来说，ChatGPT使用了一种称为“语言建模”的技术，即通过对大量文本数据进行学习，让模型能够预测下一个单词或句子的概率分布。在预训练完成后，ChatGPT可以通过微调等方式应用于各种自然语言处理任务，如问答、对话生成、机器翻译等。
ChatGPT的成功得益于以下几个方面的技术创新：
Transformer架构：采用了Transformer架构，能够更好地处理长序列数据，并且可以并行计算，提高了模型的效率。
大规模数据集：使用了大规模的文本数据集进行预训练，包括维基百科、图书、新闻等，这些数据集覆盖了各种领域和语言，提高了模型的泛化能力。
自回归模型：采用了自回归模型，即在生成每个单词时都考虑前面已经生成的单词，从而保证了生成的连贯性和语义正确性。
多任务学习：通过在不同的自然语言处理任务上微调模型，提高了模型的适应性和鲁棒性。
4、基于大型语言模型（LLM）两个方向：BERT和GPT
以上是发展史，其中两个方向：BERT和GPT，我们问问ChatGPT的区别和优缺点。
（1）BERT和GPT区别
ChatGPT回答：
BERT和GPT是两种不同的预训练语言模型。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种双向的Transformer编码器，用于处理各种自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、问答等。BERT在预训练阶段使用了掩码语言建模和下一句预测等技术，可以学习到上下文相关的词向量表示。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）则是一种单向的Transformer解码器，主要用于生成自然语言文本，如文章、对话等。GPT在预训练阶段使用了语言建模任务，即给定前面的文本序列，预测下一个单词，从而学习到生成自然语言文本的能力。
因此，BERT和GPT的主要区别在于它们的结构和应用场景。BERT适用于各种自然语言处理任务，而GPT则适用于生成自然语言文本。
（2）优缺点
|
BERT |
1、持双向编码，能够捕捉上下文信息 |
1、由于是双向编码，对于生成任务来说可能不太适合 |
|
GPT |
1、支持单向解码，适合生成任务 |
1、只考虑了单向上下文信息，可能会忽略某些重要信息 |
5、ChatGPT应用场景
ChatGPT能做什么？下图列举的ChatGPT都能做。
6、Prompt Engineering
（1）什么是Prompt Engineering
“prompt engineering”译作提示工程，指的是一种人工智能的应用方式，主要是指利用语言模型（如GPT-3）等技术，根据用户的提示（prompt），生成自然语言文本的过程。通常，Prompt Engineering也称为Prompt-based Generation或Prompt-based Learning。在Prompt Engineering中，用户提供一个简短的提示，然后模型根据这个提示生成一段文本作为回应。这个提示可以是一个问题、一个关键词、一句话、一段文字等等。模型会基于这个提示学习，并生成新的文本来回答问题、描述事物等等。
（2）为什么需要Prompt Engineering
直接用例子对比吧，如下：
a、没有任何提示的：
b、有相关提示的：
以上是结合ChatGPT和一些学习GPT过程中的一些资料的整理，如果因为被(qiang)没有玩ChatGPT，可以通过【阅读原文】打开体验，或者使用我免费提供的接口：
// 接口
https://service-mpjvpuxa-1251014631.gz.apigw.tencentcs.com/echo/chat?content={消息内容}&userid={会话ID}
// 参数
{消息内容}：string，需要urlencode
{会话ID}：string，10位随机字符串（带了会保留5轮对话数据）
// 请求样例
curl -i 'https://service-mpjvpuxa-1251014631.gz.apigw.tencentcs.com/echo/chat?content=%E4%BD%A0%E5%A5%BD&userid=nkd12814'
原文始发于微信公众号（周末程序猿）：ChatGPT|用ChatGPT聊GPT(内有体验地址和接口)
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
文章由极客之音整理，本文链接：https://www.bmabk.com/index.php/post/169461.html
