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「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。

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  • 原文链接https://page.om.qq.com/page/OOlCAbavbbD2HJmzvAN3YVMw0
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