chatGPT底层原理是什么，为什么chatGPT效果这么好？三万字长文深度剖析-下

已于 2023-11-09 13:42:05 修改
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分类专栏： 大模型守夜人 文章标签： chatgpt 算法 人工智能 深度学习 机器学习
于 2023-11-09 12:43:30 首次发布
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chatGPT底层原理是什么，为什么chatGPT效果这么好？三万字长文深度剖析-上
chatGPT底层原理是什么，为什么chatGPT效果这么好？三万字长文深度剖析-中
chatGPT底层原理是什么，为什么chatGPT效果这么好？三万字长文深度剖析-下

到chatGPT内部一探究竟

好的，现在我们终于可以讨论ChatGPT的内部结构了。最终它是一个巨大的神经网络——目前是一个所谓的GPT-3网络版本，拥有1750亿个权重。在许多方面，这是一个与我们

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chatGPT底层原理是什么，为什么chatGPT效果这么好？三万字长文深度剖析-上
artistkeepmonkey的博客
11-09 493
ChatGPT能自动生成句子，看起来非常像人类创作的一样，这非常了不起，也是出乎意料的！但它是怎么做到的呢？为什么会成功呢？本文目的就是概述ChatGPT内部的运行机制——然后再探讨一下为什么它在生成有价值的文本方面表现得如此出色。首先，我要说明的是，本文侧重于整体上的理解——虽然会提到一些工程及理论，但更多的细节还需要大家之后深入研究。
chatGPT底层原理是什么，为什么chatGPT效果这么好？三万字长文深度剖析-中
artistkeepmonkey的博客
11-09 520
嗯，它应该是一组5000个左右的数字，给出了每个可能的“填充”单词的概率。现在考虑对这些权重进行微分，将输入数据看为定值，将权重看为变量，损失函数对每个变量可以计算出来一个偏导数，所有偏导数构成了一个向量，也就是梯度，梯度向量的相反方向就是最陡路径的方向，早在1684年莱布尼兹就发明微积分，这个数学原理都是非常经典的。正是这些工具的使用——无论是实用的还是概念性的——使我们在最近的几个世纪里超越了“纯粹的、未经训练的人类思想”所能达到的界限，为了人类的目的而捕捉到物理和计算宇宙中更多的东西。
深入浅出 ChatGPT 底层原理：Transformer
讨论与分享
11-11 1634
近几年，人工智能技术领域高潮迭出，给我们引爆了一轮又一轮技术热潮，人工智能界出现的“新顶流”——ChatGPT。ChatGPT是一个由OpenAI公司推出的大型语言模型(large language model, LLM)，它能帮助开发人员使用自然语言理解来增强聊天机器人和智能应用程序的功能，可以处理各种任务，如撰写文章、提供建议、回答问题等。
大致聊聊ChatGPT的底层原理，实现方法
黑马程序员官方博客
05-12 3502
人工神经网络（ Artificial Neural Network, 简写为ANN）也简称为神经网络 (NN), 是一种模仿生物 神经网络结构和功能的计算模型。当电信号通过树突进入到核细胞时，会逐渐聚集电荷。达到一定的电位后，细胞会被激活，通过轴突发出信号。判断一个句子序列是否是正常语句, 即是否是人话对于某个句子序列, 如{W1, W2, W3, …, Wn},语言模型就是计算该序列发生的概率, 即P(W1, W2, …, Wn). 如果给定的词序列符合语用习惯, 则给出高概率, 否则给出低概率。
chatgpt底层实现
weixin_35754676的博客
12-22 485
ChatGPT 是一种基于自然语言生成的对话模型，它是在 GPT(Generative Pre-training Transformer)的基础上进行改进和训练得到的。 GPT 是一种大型预训练语言模型，通过在大型文本语料库上进行预训练，可以学习到自然语言的结构和语法规则，从而实现自然语言生成的功能。 具体来说，GPT 使用了一种叫做 Transformer 的模型架构，该架构由多个编码器和解码器...
ChatGPT的底层逻辑,你清楚吗
2301_79226238的博客
07-28 2325
上一次，七年前，在阿尔法狗面前，人类曾经哭泣过；这一次，无人哭泣，却有万众狂欢。在两次AI高潮之间的7年里，我们经历了许多，失去了许多。人们渴望拥抱某些希望，某些确定性，即使那些确定性来自一些不确定性的智慧。‍‍‍‍就我自己而言，也遭遇了一些前所未有的艰难时刻。所谓艰难，并非指一些困难的抉择，也并非说没有选项。‍‍‍‍‍‍‍恰恰相反，依照最优决策原理，我很容易通过期望值计算，得出最佳选项，获得所谓最大化的收益。然而，我追溯到内心的源头，重新定义了自己的期望效用，然后据此做出了有点儿辛顿风格的“
深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑
wwq982949的博客
06-05 1415
ChatGPT通过结合大量文本数据和先进的深度学习技术，特别是Transformer架构，实现了高效的自然语言理解和生成能力。其训练过程包括预训练和微调两个阶段，使其能够在多种NLP任务中表现出色。这些技术和方法共同构成了ChatGPT强大的地城逻辑和基本原理，使其成为一种前沿的人工智能聊天机器人。
万字长文详解DeepSeek-R1模型工作原理
强化学习曾小健
02-06 1968
以往的研究通常依赖大量监督数据来提升模型性能。DeepSeek证明了即使不使用监督微调作为冷启动，通过大规模强化学习依然可以显著提升模型的推理能力。此外，适量冷启动数据的引入可以进一步提高性能。
2023年12月数据月报
SmartSi
01-06 1807
2023年12月数据月报，为您准备了160多篇大厂实践案例
为什么ChatGPT这么强？—— 一文读懂ChatGPT原理！
热门推荐
weixin_45727359的博客
12-16 1万+
前言最近一周多的时间，只要不是生活在火星，喜欢技术的同学一定都被OpenAI的ChatGPT给刷屏了。ChatGPT与以往的公开提供服务的对话机器人相比，性能有了显著的提高。它可以相对可靠地提供一些日常对话、知识获取的功能，也可以它根据人类提供的需求帮忙写文档、写代码，甚至可以修改文本中的各类错误或者代码中的Bug。我相信很多非AI圈的同学肯定会有一种“为什么AI突然变得这么强？“的感受。这篇文章...
ChatGPT底层原理及教程
m0_51339444的博客
02-15 1万+
GPT（Generative Pre-training Transformer，生成预训练变压器）是由OpenAI在2018年开发的一种语言模型【和Bert是类似的】，在广泛的自然语言处理任务中取得了最先进的结果。它最初由Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim Salimans和Ilya Sutskever在2017年的一篇论文中介绍。GPT的关键思想是在大量文本数据上以无监督的方式预训练一个大型变压器模型，然后在下游任务上使用较少的标记数据进行微调。
中国版ChatGPT高潮即将到来，解密ChatGPT底层网络架构
syscloud123的博客
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全新聊天机器人ChatGPT，在中国用户无法访问的前提下，上线仅两个月月活用户就突破了1亿。ChatGPT如同重磅炸弹，一时间火遍全球。
ChatGPT、低代码等技术出现会不会导致底层程序员失业
念兮为美
03-04 9263
ChatGPT、低代码等技术出现会不会导致底层程序员失业。
人工智能在生物医药-新版ChatGPT-4o辅助一键生成机制图
itwangyang520的博客
04-01 1224
细胞侵袭（Transwell invasion assay）、迁移（Wound healing assay, Transwell migration assay）以及动物模型中的转移灶形成（肺转移模型、肝转移模型等）是肿瘤研究中成熟且可量化的表型指标。乳酸化作为高乳酸的下游事件，其促进的功能很可能就体现在侵袭和转移能力的增强上。乳酸化修饰、ccRCC、预测靶标（KDM5C/SNAI1/YAP1）、预测通路（Hippo/YAP1）、预测表型（转移/侵袭/迁移）转移是导致ccRCC患者死亡的主要原因。
ChatGPT 的新图像生成器非常擅长伪造收据
网络研究观
04-01 360
不难想象，这种技术会被不法分子用来“报销”完全虚假的费用。
基于DeepSeek、ChatGPT支持下的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建
glldxh的博客
04-02 580
大模型（Large Language Model, LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。
【Deepseek、ChatGPT】智能气候前沿：AI Agent结合机器学习与深度学习在全球气候变化驱动因素预测中的应用
JNLWLAQ的博客
04-01 1362
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DeepSeek与ChatGPT的优势对比：选择合适的工具来提升工作效率
最新发布
qq_44819248的博客
04-03 475
总的来说，DeepSeek 和 ChatGPT 在不同的场景下各具优势。DeepSeek适合需要大量数据分析和挖掘的应用场景，而ChatGPT则在需要自然语言理解和生成的任务中展现了强大的能力。代码/科研想法：DeepSeek；英文/科研写作：ChatGPT。无论你选择哪一个工具，了解其优势并根据实际需求做出选择，定能提高工作效率、提升创意和创新能力。
数据驱动防灾：AI 大模型在地质灾害应急决策中的关键作用。基于DeepSeek/ChatGPT的AI智能体开发
KY_chenzhao的博客
04-03 557
全球气候变化加剧了滑坡、泥石流等地质灾害的发生频率与不确定性，传统基于统计与物理模型的预测方法常受限于‌‌与‌‌。近年来，AI智能体（AI Agents）与大型语言模型（LLMs）的突破为地质灾害研究提供了新范式：‌‌：通过多传感器数据融合、自主决策与实时响应，构建动态风险评估系统。‌‌：基于私有地质数据微调LLM，实现灾害文本报告解析、风险知识图谱构建与自动化预警。本文以‌。
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