「天放AI数字人 TFGPT」2.7 ChatGPT的工作原理简述（1）

7. **自注意机制：** 自注意机制是Transformer架构的核心，它使模型能够在处理序列数据时关注不同位置的信息，从而捕捉全局和局部的上下文关系。在编码器的每一层，自注意机制会计算每个位置与其他位置的注意权重，以便在表示中融合不同位置的信息。

8. **位置编码：** 由于Transformer没有序列信息，模型需要一种方式来处理序列的位置信息。为此，Transformer引入了位置编码，将每个位置的相对位置信息嵌入到输入向量中，以便模型可以区分不同位置的词汇。

9. **生成过程：** 在生成文本时，模型采用自回归的方式，逐个生成每个词。模型在生成每个词时，基于前面生成的词以及输入的上下文信息进行推断。生成过程中，模型根据自身学习的知识和任务微调信息，选择下一个最有可能的词汇。

10. **温度和多样性：** 用户可以通过调整"温度"参数来控制模型生成文本的多样性。较高的温度会增加随机性，产生更多多样化的回复，而较低的温度会使生成更加确定性和准确性。

11. **对抗训练：** 为了避免模型生成虚假或不准确的信息，OpenAI采用了对抗训练的方法，将模型与另一个模型进行对抗，以识别并减少错误的生成。

12. **评估和迭代：** OpenAI不断评估模型的输出，通过用户反馈和测试来改进模型。他们会定期发布新版本，以提高生成文本的质量和准确性。

总之，天放TFGPT-专注人工智能场景应用的工作原理基于Transformer架构、预训练-微调策略，以及自注意机制等技术，使其能够理解和生成自然语言文本。这种方式使模型具备了理解和生成对话的能力，使用户能够与它进行交互，获取有关不同主题的信息和回答。