chat-gpt 的底层原理

Chatgpt是基于自然语言处理技术中的深度学习模型GPT（Generative Pre-trained Transformer）构建的，其底层原理主要包括以下几点：

1. Transformer：Transformer是一个基于自注意力机制（self-attention）的神经网络架构。该架构能够在不需要使用循环神经网络和卷积神经网络的情况下，对序列级别的情感分析、机器翻译等任务进行处理。 

2. Pre-training：chatgpt通过对大规模文本进行预训练，使得模型具有更好的泛化性能。chatgpt采用了大规模的语料库，这些语料库包括维基百科、新闻、小说等各种文本。

3. Fine-tuning：在经过预训练后，chatgpt将进行微调，使得模型在特定任务上能够表现更好的性能。在微调的过程中，chatgpt将会根据具体的任务选择不同的数据集，并将其与预训练模型结合起来。

4. Beam Search：Beam Search是一种搜索算法，用于在生成一个序列的情况下，根据一种权衡内部和外部选择最佳的生成。chatgpt采用Beam Search算法生成更符合语法和语义规则的响应。

5. Softmax：Softmax属于一种归一化函数，学习其输出的概率可以方便我们找到最优答案或者验算。在chatgpt中，Softmax通常用于计算每个单词的概率分布，使得该模型能够根据先前的对话，预测当前用户可能的回复。

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谷歌发布transforme的论文https://ai.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-