《ChatGPT在做什么...以及为什么它有效》 这本书由斯蒂芬·沃尔夫勒姆(Stephen Wolfram)撰写,探讨了ChatGPT的工作原理及其为何能成功运作。沃尔夫勒姆是计算科学领域的权威,他的公司Wolfram Media出版了这本书。书中深入浅出地解释了自然语言处理技术,特别是ChatGPT背后的机制。 我们要理解的是,ChatGPT的工作方式其实相当直观——一次只添加一个词。这个过程涉及到了概率计算,即模型如何根据上下文选择最合适的词汇。那么,这些概率是如何产生的呢?这需要我们理解模型的概念,特别是对于人类任务而言,如聊天机器人,需要模拟人类的思维和表达方式。 神经网络是实现这一目标的关键工具。机器学习,尤其是深度学习,通过训练神经网络来优化其性能。在训练过程中,神经网络不断调整权重,以最大化预测准确度。然而,训练大型神经网络并非易事,它涉及到一系列技术和策略,如反向传播、批处理等。 有人可能会认为,只要网络足够大,就能处理任何任务。这在某种程度上是正确的,但关键在于如何有效地表示和理解输入信息。这就是嵌入(Embeddings)的作用,它们将单词或短语转化为高维空间中的向量,使得计算机可以理解语言的语义关系。 ChatGPT的训练过程包括基础训练和更高级别的优化。基础训练主要是通过大量数据让模型学习语言模式,而高级阶段则可能涉及对话流的建模,使得回答更加连贯和自然。 然而,真正让ChatGPT能够有效工作的,是它的意义空间和语义动态法则。这涉及到了语言的语法结构和计算语言的力量。ChatGPT不仅理解单个词汇,还能理解词汇之间的关系,形成语义语法,从而生成符合逻辑的回复。 沃尔夫勒姆还提出了将Wolfram|Alpha与ChatGPT结合的想法。Wolfram|Alpha是一个强大的计算知识引擎,它可以为ChatGPT提供准确、结构化的信息,从而提升聊天机器人的能力。通过几个示例,我们可以看到这种结合如何使ChatGPT的回答更具深度和实用性。 书中的内容涵盖了从早期的计算理论到现代人工智能的最新进展,旨在揭示ChatGPT背后复杂而精妙的科学和哲学问题。这不仅是一本关于技术的书,也是对人类语言和理解本质的探索,对于想要深入了解自然语言处理和人工智能的人来说,是一份宝贵的资源。
2024-09-05 13:28:06 6.11MB
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2022-04-24 08:18:45 7.24MB Python Math 数学
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This book’s goal is to bring together three topics near to my heart—programming, math, and science. What does that mean exactly? Within these pages, we’ll programmatically explore high school–level topics, like manipulating units of measurement; examining projectile motion; calculating mean, median, and mode; determining linear correlation; solving algebraic equations; describing the motion of a simple pendulum; simulating dice games; creating geometric shapes; and finding the limits, derivatives, and integrals of functions. These are familiar topics for many, but instead of using pen and paper, we’ll use our computer to explore them
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点点 真正学习物理! :thinking_face: 什么 ? 虚拟实验室? 是的,只是为高中生创建的物理实验室的虚拟版本,以便可以在不破坏物理乐趣的情况下学习物理。 您可以在这个虚拟实验室中自由地进行创造性的事情,进行实验,或者只是进行物理学习 :raised_hand: 和! 互动课程 交互式tut,在实验室设置中说明了有关物理概念的教程,如果您愿意,可以随时暂停该教程并更改设置,然后查看该时刻的结果 :men_holding_hands: 想要贡献? 滚动至“问题”标签以进行某些操作,或者您可以在任何实验室中添加新功能 完成后提高公关
2022-02-13 11:12:56 219KB physics learning-by-doing JavaScript
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