英国科学家斯蒂芬•沃尔弗拉姆2023年在《这就是ChatGPT》中对大语言模型的功能有准确描述。ChatGPT“首先从互联网、书籍等人类创造的海量文本样本,然后训练一个神经网络来生成‘与之类似’的文本。特别是,它能够从‘提示’开始,继续生成‘与其训练数据相似’的文本”。ChatGPT的文本生成是“对文本的合理的延续”,本质上是“根据概率选择下一个词”。ChatGPT成功的一大关键是使用了谷歌公司2017年提出的Transformer架构。Transformer架构可以用来识别和预测“反复出现的主题和模式”。除了自然语言以外,还包括图片的像素(这体现为Dall-E、Midjourney和StableDiffusion等应用)、编程代码(这体现为GitHubCoPilot)股票杠杆,甚至乐谱的音符和蛋白质的DNA序列。
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