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畫gpt神經(jīng)網(wǎng)絡（gin圖神經(jīng)網(wǎng)絡）

發(fā)布時間：2023-03-13 14:41:16 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 107 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于畫gpt神經(jīng)網(wǎng)絡的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、chatgpt是什么的縮寫
2、你剛才不是說五層嗎現(xiàn)在怎么又變成三層了
3、chatgpt如何實現(xiàn)連續(xù)上下文關聯(lián)
4、chatgpt是強化學習嗎

畫gpt神經(jīng)網(wǎng)絡（gin圖神經(jīng)網(wǎng)絡）

一、chatgpt是什么的縮寫

chatgpt是什么的縮寫

GPT是”Generative Pre-trained Transformer“生成型預訓練變換模型的縮寫，目的是為了使用深度學習生成人類可以理解的自然語言。目前我們討論的GPT一般指的是GPT-3，顯而易見，在之前還有GPT-2和GPT。

GPT-3是由人工智能公司OpenAI訓練與開發(fā)，該模型設計基于谷歌開發(fā)的變換語言模型。GPT-3的神經(jīng)網(wǎng)絡包含1750億個參數(shù)，為有史以來參數(shù)最多的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。OpenAI于2020年5月發(fā)表GPT-3的論文，微軟在2020年9月22日宣布取得了GPT-3的獨家授權(quán)。

為對話而優(yōu)化的語言模型

按照OpenAI官方的說法“我們已經(jīng)訓練了一個名為 ChatGPT 的模型，它以對話的方式進行交互。對話模式使 ChatGPT 能夠回答連續(xù)的問題、承認錯誤、質(zhì)疑不正確的前提并拒絕不恰當?shù)恼埱蟆?/p>

ChatGPT 是InstructGPT的兄弟模型，InstructGPT模型被訓練為遵循對話中的指令并提供詳細的響應?！?/p>

二、你剛才不是說五層嗎現(xiàn)在怎么又變成三層了

非常抱歉，可能有些地方出現(xiàn)了交流問題。讓我更清楚地回答您的問題：GPT模型是一個有很多參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡，它是由多個層次組成的，每一層都有很多神經(jīng)元。在GPT模型中，其深度是通過層數(shù)來定義的，因此我們通常會將該模型稱為某個具有“N層”的模型，其中N指的是層數(shù)。具體來說，GPT-3是一個擁有1750億個參數(shù)、被分為多個子模型、共有3個子模型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡，而這里的子模型其實是指的不同的層。所謂的五層和三層，很可能是您問的是不同的GPT模型。

三、chatgpt如何實現(xiàn)連續(xù)上下文關聯(lián)

ChatGPT實現(xiàn)連續(xù)上下文關聯(lián)的主要方法有兩種：一種是采用基于語言模型的方法，即將上下文視為語言模型的一部分，并將其編碼為模型參數(shù)。另一種是采用基于傳輸學習的方法，即將上下文信息作為輸入，并將其融入到模型中。ChatGPT利用這兩種方法，將上下文信息與模型參數(shù)相結(jié)合，從而實現(xiàn)對上下文的連續(xù)關聯(lián)。同時，ChatGPT還采用了一種稱為Transformer的技術，該技術可以用來捕捉上下文之間的關系，從而更好地實現(xiàn)連續(xù)上下文關聯(lián)。

四、chatgpt是強化學習嗎

ChatGPT 使用了一種叫“人類反饋強化學習（RLHF）”的訓練方法，毫末智行數(shù)據(jù)智能科學家賀翔對鈦媒體APP解釋稱，GPT是一個大規(guī)模通用預訓練語言模型，GPT1、2、3主要是參數(shù)規(guī)模的提升，ChatGPT主要是引入了人類反饋數(shù)據(jù)做強化學習。

這種方法的引入可以在訓練中根據(jù)人類反饋，保證對無益、失真或偏見信息的最小化輸出。

恰好自動駕駛決策算法中也有一類叫做模仿學習，就是讓機器去學習不同場景下人類駕駛員是怎樣做的。

一般來說，人類司機的每一次接管，都是對自動駕駛策略的一次人為反饋；這個接管數(shù)據(jù)可以被簡單當成一個負樣本來使用，就是自動駕駛決策被糾正的一次記錄。同時也可以被當作改進認知決策的正樣本來學習。

“大數(shù)據(jù)、大參數(shù)的大模型能學到更多的潛在知識，包括不同的環(huán)境、不同的場景等，相當于學習到了大量的自動駕駛常識，這種常識對自動駕駛決策至關重要?！焙聊┲切袛?shù)據(jù)智能科學家賀翔對鈦媒體App表示。

也就是說，在自動駕駛研發(fā)的過程中采用人類反饋強化學習的思想，可以訓練出模型來驗證、評價機器模型的輸出，使其不斷進步，最終達到人類的駕駛水平。

所以，可以說基礎能力的提升，帶來了想象力及可應用場景的擴張。但目前階段，我們?nèi)匀粺o法準確判斷以ChatGPT為代表的大模型會給自動駕駛帶來多大的變革，一位行業(yè)人士對鈦媒體App表示，通過大模型訓練而來的優(yōu)秀泛化能力，可能讓世間再無corner case。

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