在AI幕后：像ChatGPT这样的语言模型是如何工作的
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如果你曾经想知道像ChatGPT这样的人工智能是如何理解并生成几乎像人类一样的文本的，今天你将有所收获！今天，我想向你展示在“引擎盖”下面发生了什么，以一种易于理解的方式来解释。
```Sure, here is the text translated to simplified Chinese, keeping the HTML structure intact: ```html 收集和准备数据 ``` This HTML snippet maintains the original text "Collecting and Prepping Data" while presenting it in simplified Chinese characters.
在其核心，ChatGPT 只是对现有数据的精细工程。把ChatGPT想象成一个需要吸收信息才能开始“思考”的海绵（抱歉，这个比喻不太好 :3）。这些数据来自多种来源：书籍、文章、网站等等。数据的多样性至关重要，因为它帮助AI理解不同的语境、语言、方言和写作风格。
Sure, here is the translated text in simplified Chinese: 在收集数据后，数据经过预处理。在这里，单词被分解为称为标记的较小单元。这个过程包括诸如字节对编码等技术，有助于AI在后续可能遇到的新词或不常见词的管理。
Sure, here is the translation of "Building the Brain: The Neural Network" into simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html 构建大脑：神经网络 ```
在ChatGPT的核心是建立在所谓的Transformer架构之上 — 这是一种复杂的神经网络设计，帮助AI集中注意力于句子的不同部分，以更好地理解上下文。这个网络的每一层都使用自注意力机制来分析每个词与其他词的重要关系，类似于追踪小说中的多条故事情节。
在 HTML 结构中保持不变，将以下英文文本翻译为简体中文： "理解秩序：编码"
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在ChatGPT的数字世界中，单词最初被视为一个没有固有顺序的列表。位置编码用于添加关于每个单词在序列中位置的信息，使得AI能够理解哪个单词是第一个、第二个，依此类推。
``` In simplified Chinese: 在ChatGPT的数字世界中，单词最初被视为一个没有固有顺序的列表。位置编码用于添加关于每个单词在序列中位置的信息，使得AI能够理解哪个单词是第一个、第二个，依此类推。学习通过试错：训练
Sure, here's the translated text in simplified Chinese, keeping the HTML structure intact: ```html 训练ChatGPT涉及向其输入大量文本，并利用其预测结果教导其正确响应。AI通过一种称为反向传播的方法学习，其中利用错误进行调整以提高准确性。这是通过像Adam或随机梯度下降这样的算法完成的，这些算法微调模型的参数以最小化预测误差。 ``` This HTML structure will display the translated Chinese text while preserving the formatting for integration into a web page or document.
Sure, here is the text translated to simplified Chinese, keeping HTML structure: ```html 如何让ChatGPT做出回应？生成过程 ``` In this HTML snippet, the translated text "如何让ChatGPT做出回应？生成过程" corresponds to "How Does ChatGPT Talk Back? The Generation Process" in English.
Sure, here is the text translated to simplified Chinese while maintaining the HTML structure: ```html 生成文本涉及几种策略： - 贪婪抽样：每次选择最可能的下一个词。 - 波束搜索：考虑多个可能的未来序列，以找到最可能的一个。 - 前k抽样：将预测限制在一组顶部选择中，这减少了奇怪回应的几率。 - 前p抽样：从动态数量的顶部概率中选择，平衡创造力和连贯性。 ``` In simplified Chinese characters, the text describes different strategies used in text generation: Greedy Sampling (贪婪抽样), Beam Search (波束搜索), Top-k Sampling (前k抽样), and Top-p Sampling (前p抽样).
Feinabstimmung: Konkret werden
Sure, here's the translated text in simplified Chinese, keeping the HTML structure intact: ```html 对于需要专业知识的任务，如法律或医疗建议，ChatGPT 可以根据特定领域的数据集进行细化调整。这个过程类似于医生在完成普通医学院教育后接受专业医学训练。 ``` This HTML structure ensures the translation is presented clearly and can be integrated into a webpage seamlessly if needed.
Sure, here is the text "Keeping It Real: Evaluation" translated into simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html 保持真实：评估 ```
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ChatGPT 的性能评估使用诸如困惑度（perplexity）等指标，困惑度衡量模型预测样本的准确程度，而BLEU则评估文本翻译的质量，与参考文本进行对比。然而，真正的评估通常涉及人类评估者，他们评估模型输出的相关性、连贯性和自然性。
``` This HTML structure maintains the original text's formatting while providing the simplified Chinese translation.Sure, here is the translated text in simplified Chinese, while maintaining the HTML structure: ```html 保持公平：偏见与公正 ```
在保持 ChatGPT 无偏的同时，是一个关键的挑战。开发者持续分析和调整训练数据，优化算法以减少偏见，致力于实现公平和平衡的人工智能。
Sure, the translation of "Wrap-Up" to simplified Chinese while keeping the HTML structure intact would be: ```html 总结 ```
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通过这些见解，您可以欣赏到大数据处理、先进神经网络、持续学习以及细致的人工监督的精妙融合，这些力量驱动着ChatGPT。每一次与这个人工智能的互动不仅仅是技术实力的展示，更是对使技术更具响应性和责任感的持续努力的证明。所以，下次与ChatGPT互动时，请记住那些令人惊叹的技术和认真制作每一条回应的人类工作！
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