wordpress网站怎么进入,建网页还是网站好,html5自适应网站模版,app开发公司怎么选择ChatGPT回答问题时通常比问题本身更长#xff0c;这是因为它需要通过补充额外的信息来提供完整的答案。它的回答来源于对现有信息的抽取和整合#xff0c;那么具体是怎么进行抽取和整合的呢#xff0c;下面我们带着这个疑问来详细讨论一下它的工作原理。首先#xff0c;英语… ChatGPT回答问题时通常比问题本身更长这是因为它需要通过补充额外的信息来提供完整的答案。它的回答来源于对现有信息的抽取和整合那么具体是怎么进行抽取和整合的呢下面我们带着这个疑问来详细讨论一下它的工作原理。首先英语中的问题通常以疑问词开头例如What、Why、Who、When、Where、Which和How等。这些疑问词也被称为WH单词。
那么在这些问题中又可以把他大致分为两类一类是回答简单问题一类是回答复杂问题。
一、咱们先说回答简单问题 对计算机来说除了涉及为什么和怎么做的问题其他问题都属于简单问题。例如如果你问ChatGPT2023年美国总统是谁它可以很快回答是拜登。 这类问题计算机能够根据疑问词和主题词的组合来理解。在这个例子中问题的主题词是美国总统疑问词是是谁然后ChatGPT通过统计网上与这个问题相关的答案建立一个关于美国总统的语义框架或知识框架。要知道它不是一对一的直接给出正确结果相反它会给出多个可能的答案并根据答案的概率进行排序最终返回最可能的答案。不过需要注意的是如果数据还没有更新比如在换届时期ChatGPT给出的答案可能会出错。 类似的问答功能还可以在今天的智能助手中找到比如使用苹果手机的Siri功能或谷歌的Google Voice功能它们都能回答大部分简单问题方法基本类似。 讲到苹果的Siri很多人觉得它比ChatGPT笨多了即便是很多关于事实的问题它也给不出答案直接说不知道。其实这是对美国的商业和法律缺乏了解。苹果作为大的上市公司是不能随便给别人建议的否则法律上的麻烦很多。此外作为一个用户每天依赖的产品可靠性非常重要不能时对时错。因此像Siri这类的产品做不到就不做了。
二、回答所谓复杂的问题
对于复杂问题计算机的处理方式与人有很大不同。
人类遇到复杂问题时有三种途径可以回答 第一种情况你知道答案直接给出。这种情况计算机也能应对。例如答案可能就在某个问答网站的文章中。过去计算机采用网页搜索将网页提供给用户。而今天的ChatGPT则会从相应的网页中抽取相应的内容。 第二种情况你不知道答案但你有相关知识可以利用基本知识推导出答案。计算机在这方面的能力相对有限。虽然ChatGPT在很多方面已经很强大但在回答小学常识类问题时其正确率还不到60%。这是因为这类问题很少在网络上被讨论或者网络上没有足够靠谱的答案而ChatGPT缺乏像人一样运用知识去寻找答案的能力它只能从现有的答案中归纳总结。 第三种情况你不知道答案现有知识也无法直接推导出答案需要进行研究。例如在疫情期间市面上有很多种口罩但并不是所有的口罩都有效。这类问题并没有好的答案需要通过实验和探索来发现新知识。ChatGPT无法做到这一点。
第三点、咱们来总结性的聊聊ChatGPT的工作原理 ChatGPT回答问题和进行写作都基于对现有事实的抽取和整合或者说归纳总结。 ChatGPT的训练数据是在Google进行的一项大规模语法分析任务。Google对1000亿个高质量的英语句子进行了语法分析得到了知识图谱和语言模型。其中知识图谱是由专门构建知识图谱的小公司和Google共同构建的涵盖了数百万个知识点及其相互关系。ChatGPT还下载了维基百科的内容构建了维基百科的知识图谱。 在回答问题时ChatGPT首先在知识图谱中寻找可能的答案。对于复杂问题它可能需要从原始网页中提取信息。ChatGPT会找到多个可能包含答案的文章并从中提取语句通过语言模型构建答案。它的语言模型相当于一个“厨师”将提取的信息组织成连贯的回答。如果语言模型质量较高提供的答案会更加连贯和有逻辑性。 在对话和写作方面ChatGPT通过模仿同类文章或对话来生成内容。在对话中你说一句话它回答一句通过类似的填空游戏继续进行。 举例可换比如有这样一句话从去年 开始考研成了大学生最关注的话题之一。请问中间该填什么词 对此语言模型可以给出概率最高的几个词作为候选。比如上半年下半年夏天等等不太可能提示“箱子”、“北京”、“土豆”这些不相关的词。类似地如果一段话中拿走了一两个句子今天语言模型也能填回去只要语言模型足够大、足够好填进去的内容读起来就通顺。 至于写作ChatGPT会利用用户提供的新信息替换原有内容从而生成不同的作文。需要注意的是输入的训练数据决定了输出的风格和质量。ChatGPT写的作文其实没有什么营养内容只是比较巧妙的重复。不过客观地讲今天大部分中学生写的作文其实质量都不高也不过是把范文抄来抄去甚至写得还远不如ChatGPT。毕竟模仿和抄袭人是做不过机器的。 国内的阿里巴巴也推出了类似ChatGPT的产品其回答和写作风格可能与ChatGPT有所不同这是因为它们受到不同的训练数据影响。
最后总结一下 ChatGPT回答问题不是简单的问题对答案匹配而是通过对现有信息的抽取和整合来回答问题。其工作原理涉及知识图谱的使用、从原始网页中提取信息以及语言模型的应用。ChatGPT的回答和写作都是基于模仿同类内容并根据输入的训练数据生成不同的风格和质量的回答。
[我耀学IT]: Patience is key in life
