ChatGPT的ABC：简单理解AI
几天前，我与丈夫进行了一次发人深省的讨论，话题是ChatGPT，这是一种已经成为我们日常生活中不可或缺一部分的AI（人工智能）语言模型。这次对话引发了我对ChatGPT运作方式的好奇，促使我开始探索和研究这个迷人的技术领域。虽然我不是AI方面的专家，但我发现这个过程非常有趣，因此决定写一篇文章来解释它。这篇文章的分解方式就像学习字母表一样——从简单的步骤开始，然后逐步深入。无论您是对ChatGPT如何创作内容感到好奇，理解语言，还是想知道它在某些领域表现出色但在其他方面却遇到困难，这篇文章都适合您。
1. 字母和标记：最小的构建单元
当学习阅读时，我们从字母开始——语言的最小组成部分。类似地，ChatGPT 使用令牌作为其基础构建块。一个令牌可以小到单个字母，也可以大到完整的单词，取决于语言的复杂性。
💡什么是令牌？就像字母组合成单词一样，令牌被ChatGPT用来理解和生成语言。例如，像‘里斯本’这样的单词是一个令牌，而像‘葡萄牙’这样更长的单词可能会被分成‘葡’和‘牙’。通过将文本拆分成这些较小的部分，ChatGPT可以处理、理解并回答查询。
2. 认识模式：从词语到意义
一旦我们掌握了字母，我们开始理解它们如何组成音节、单词，最终形成传达意义的短语。同样，ChatGPT分析标记以识别单词之间的模式，并构建有意义的文本。但是，它并不像人类那样理解含义。相反，它根据其训练数据查看单词在句子中如何统计相关。
✔预测和上下文：ChatGPT擅长通过分析之前出现的内容来预测序列中的下一个单词。例如，在回答问题“葡萄牙的首都是哪里？”时，它预测“里斯本”，因为这些词在它的数据中经常一起出现。这种预测是基于概率而不是对首都的真实知识。
✔构建连贯的回答：一旦ChatGPT确定了接下来可能出现的单词，它就构建出在语法和语境上合乎逻辑的句子。虽然它似乎理解语言，但实际上它主要是依靠分析过的数百万语言模式，而非内部规则或推理。
3. 逻辑和理解：ChatGPT 的局限性
在ChatGPT擅长识别和生成模式，但它缺乏人类依赖的真正理解或逻辑推理。它不是通过处理事实知识或推理方法来解决问题，而是基于其训练数据中的统计概率产生响应。
✔ 模式识别与真正理解之间的区别：ChatGPT 之所以能够具有出色的逻辑回应能力，是因为它精通于模式识别，而不是实际的理解。例如，它知道‘里斯本’经常与‘葡萄牙首都’联系在一起，但并不是以认知的方式知道这个事实。它只是在遵循它所见过的数据模式。
处理不一致性：尽管它可以生成逻辑句子，ChatGPT有时会出现错误，因为它并不真正思考或理解。当它依赖的模式不够清晰或涉及较少常见的数据时，它有时会提供不一致或矛盾的信息。
4. 精准性和数据：为什么ChatGPT在英语方面表现出色，但在其他语言方面却很吃力
在英文中表现良好的原因之一是ChatGPT已经接受了大量英文文本的训练。然而，由于在其训练数据中对葡萄牙语、俄语或日语等其他语言的接触有限，它可能会在这些语言上遇到困难。
✔简体中文优势：ChatGPT被训练过的大量英文文本使其在生成准确和连贯的英文回应方面具有显着优势。就像一个花更多时间练习英文就会变得流利一样，与其他语言相比，ChatGPT对英文的练习更多。
✔其他语言中数据有限：相反，像葡萄牙语这样的语言可能在训练中可用的数据较少，导致偶尔的不准确性。例如，如果您问ChatGPT‘Qual é a capital de Portugal?’, 它可能仍然会提供正确的答案‘Lisboa’，但在处理更复杂的葡萄牙语问题时可能不如处理英语问题那样顺利。
随着更多多语言数据变得可用，ChatGPT在不断改进。随着时间的推移，它在处理各种语言方面变得更好，就像某人通过每天练习一门新语言变得更熟练一样。
5. 处理敏感或不正确的信息：当ChatGPT不应该回复
虽然ChatGPT在生成语言方面非常擅长，但在某些情况下，它可能会隐瞒某些信息或避免提供响应。这主要是基于道德、法律或安全原因。
✔内容审核：ChatGPT设有保障措施，以防止生成有害、危险或不当内容。例如，如果有人询问如何进行非法活动，ChatGPT会设计拒绝或提供中立回应。同样，当提示涉及敏感或有害主题时，该模型遵循道德准则，限制其输出。
✔准确性和数据限制：ChatGPT无法访问实时数据，也无法对自己的回答进行事实核查。这意味着虽然它可以生成听起来合理的信息，但无法验证其是否最新或事实正确，特别是对于实时事件如当前天气或新闻。
✔没有深层理解：ChatGPT没有像人类那样能够做出关于对错的决策的能力。它不会根据道德或逻辑判断选择提供某些信息。相反，它遵循其培训过程和由OpenAI提供的管理工具中嵌入的模式和规则。
6. 学习过程：从基础到精通
正如我们从学习字母到写文章一样，ChatGPT通过处理更大更复杂的数据集不断演化。随着时间的推移，它会通过接触更多示例来完善其回复。
始终在学习：ChatGPT就像一个不断阅读和写作的学生，从它处理的每一段文本中学习。虽然它不会实时从个别对话中学习，但是通过微调、吸收反馈和新数据来提高性能，未来版本会得到改进。
✔适应和纠正：ChatGPT可以适应反馈并在未来迭代中改进。虽然它不能在对话过程中即时纠正错误，但随着时间的推移，它能够更好地理解模式，就像一个人通过经验和练习学习一样。
结论：一个简单的字母表，用于理解ChatGPT
很像我们学会字母最终读写一样，ChatGPT从小的构建模块（令牌）开始，并将它们结合在一起形成单词、句子和整个对话。虽然它不像人类那样理解语言，但它根据学习到的大量数据模式生成高度连贯的回应。它在英语方面的熟练程度是由于更多的接触，但随着更多数据的可用性，它在其他语言上也在不断提高。尽管ChatGPT有时可能在逻辑或准确性方面遇到困难，但安全措施可以帮助防止其分享有害或敏感信息。
然而，尽管ChatGPT的功能令人印象深刻，但在所有这些进步的核心是人类的思维。ChatGPT利用人类生成的知识和想法进行操作。它不会独立创造思维，而是处理和综合人类思想的广泛内容，它已经接受过培训。因此，虽然人工智能不断发展并以令人难以置信的方式协助我们，但人类创造力、批判性思维和创新的独特性将永远无法替代。随着人工智能的进步，人类必须继续成长、改进并培养他们的原创想法，因为归根结底，是人类的想象力推动着未来。
感谢阅读。我感谢您的时间。
