21、深入探索GPT - 3：技术原理、应用示例与优化策略

深入探索GPT - 3：技术原理、应用示例与优化策略

在人工智能领域，GPT - 3作为一款强大的语言模型，展现出了惊人的能力。本文将深入探讨GPT - 3的相关技术概念、丰富的提示示例以及实际应用，帮助大家更好地理解和运用这一先进技术。

1. 基础概念：离散概率分布、基尼不纯度、熵与交叉熵

在深入了解GPT - 3之前，我们需要掌握一些基础的概率和信息论概念。

1.1 离散概率分布

离散概率分布是指由有限个数值组成的集合，其中每个数值都在0到1之间，且所有数值之和为1。例如，抛一枚均匀硬币，出现正面和反面的概率分别为1/2，即集合S = {1/2, 1/2}；抛一枚均匀骰子，每个面出现的概率为1/6，集合S = {1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6}。在机器学习中，softmax()激活函数会产生离散概率分布，它在Transformer架构和卷积神经网络（CNNs）中都有广泛应用。

1.2 基尼不纯度

基尼不纯度是衡量数据集纯度的一个指标。对于离散概率分布P = {p1, p2, …, pn}，其计算公式为：
GINI impurity = 1 - (SUM pi pi)
例如，有一个包含10个元素的集合S，分为三类：
- 类别A：5个元素，p(A) = 5/10，p(A) p(A) = 25/100
- 类别B：3个元素，p(B) = 3/10，p(B) p(B) = 09/100
- 类别C：2个元素，p(C) = 2/10，p(C) p(C) = 04/100

则GINI