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白话扒一扒ChatGPT背后的神奇

chatgpt2023-05-09 07:31:18178

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白话扒一扒ChatGPT背后的神奇

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相信大家都听过chatGPT, DO君最近终于用上了chatGPT(注册教程文章末尾有分享)。最近通过网上各种资料,尝试弄明白到底GPT背后做了啥(通俗的原理解释),其次作为一个AI产品经理,GPT对于工作的启发,未来几篇也会聚焦分享跟AI动态。
01
chatGPT为啥火了


作为一款人工智能产品,这是一个‘iphone'时刻,对比以前的Siri还有各种语音助手,他们简直弱爆了。
另外一个神奇的地方是我以前对于人工智能的理解,是for特定一个任务训练一个模型,比如人工智能上一个神奇时刻,就是2016年alphaGO碾压人类选手,但是它只会下围棋,离我们普通人也比较远。

chatGPT可以实现多任务通用的自然语言理解,既可以聊天,也可以做机器翻译,做题目,总结摘要,写代码,搜索,写故事与论文等(相当于做了一个通用的模型,会干不同类型的活)。


02
GPT的来龙去脉


GPT到底是啥玩意?
GPT的全称是 (Generative Pre-trained Transformer) ,是一种基于 Transformer 模型的预训练语言模型(也称之为大语言模型LLM) 。你肯定奇怪都是啥,看不懂,接下来为你一一拆解。
-大模型LLM的’大‘指的是什么?
数百万或数十亿个参数的深度神经网络模型,这种模型经过专门的训练过程,能够对大规模数据进行复杂的处理和任务处理。
简单理解什么是模型的参数呢?大家都学过的简单的线性模型,即y = ax + b, 其中a和b是模型的参数,一个特定的a,b意味着一个拟合的特定直线。

-什么叫预训练Pre-Trained?
目前在各行各业里AI模型应用场景,一般是用自己特有的小数据集,训练得到一个特定参数的小模型,不同的场景就单独训练,不同公司也单独训练,成本蛮高的。
而预训练语言模型的期望是训练得到一个通用的'万能'模型,后期应用只需要低成本的微调就可以。OPENAI的愿景就是:有一个任务无关的超大型LLM,用来从海量数据中学习各种知识,这个LLM以生成一切的方式,来解决各种各样的实际问题“
基本的实现套路分2个步骤:
(1)预训练:基于大规模文本,无监督预训练得出通用的语言表示(得到一套通用的模型参数)
(2)微调:通过有监督微调的方式,将学习到的知识传递到不同的下游任务中(微调对应的参数适应不同的任务)。


-语言模型是干什么的,Transformer语言模型是新的技术吗?
语言是离散的符号,自然语言的表示,就是将人类的语言表示成更易于计算机理解的方式。这里就用到了语言模型,将文本进行向量化

2013年,第一代预训练模型,单纯基于单词判断相似(word2vec和GloVe)。可以理解为每个单词有一个固定的向量表示,语义相近的单词,向量是相似的。问题是一词多义无法解决,没有上下文理解。比如同一个词play可以玩球,玩乐器,播放音乐/视频等。
2017年,第二预训练模型。谷歌大脑团队在2017年的论文《Attention is all you need》中首次提出Transformer模型(最初6500参数),本身将单词以及其上下文顺序以数字形式考虑进去,训练模型,所以并不是一个新技术。

   

-为什么是OPEN AI不是AI领头羊google? 
他们是采用了transformer的2个技术分支,GPT与BERT采用了不同的技术路线。

简单理解,BERT是一个双向模型(3亿参数),可以联系上下文进行分析,更擅长“完形填空”;而GPT是一个单项模型(生成式,Generative),只能从左到右进行阅读,更擅长“写作文”。
GPT-1的效果还不如Bert, 但是GPT-2性能上开始超越Bert。这个方向一路走到黑的秘诀是什么?


03
大力出奇迹


相对来说,大力出奇迹这句话再合适不过了。通过下表,可以看到模型参数量,喂的数据量都是指数级增长。GPT-2的参数15亿已经超过了Bert的3亿参数了。


04
人工智能next思考


-突破了之前对于工作中模型方法的认知。之前方法是举得针对于特定的场景需要训练特定的模型效果才会好,其实跟据第一性原理,只要模型参数够多,理论上大部分场景可以cover的大模型
-其次是大模型的训练成本很高,很多时候不需要自己从头到尾开发一个模型,可以考虑最节省成本的方式,利用已有的开源大模型来进行idea的效果验证,加快迭代的步伐。
-一般意义上无监督很难应用到真实产品中(一般无监督的结果不可控),但是无监督和有监督组合的方式,打开了新思路。
-内容创造的一切皆可AI化。可以利用其它内容与文本之间关联,间接生成图像/语音/视频/音乐等。
-数据分析行业来说,data etl和insight 和dashboard都可以被GPT辅助。
-对于数据依赖比较强,其实大的互联网平台公司,比如天猫,是否很容易用大模型实现行业大模型。特定行业数据的大模型机会点,比如在服装换装方面。

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-需要翻墙进入OpenAI网站,建议适用美国站点;

-注册用国外邮箱,建议google邮箱,不要用国内邮箱,容易被封了;

-然后需要外国手机号和验证码,可以花2美元在这个网站上注册之后充值,然后找OpenAI的选一个国家的号码。

- 然后复制这个号码和验证码,就可以验证成功了。

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