接待来到科普中国出奇推出的寒假佳构栏目"给孩子的高新科技课"！欧洲杯体育

东谈主工智能当作现在最前沿的科技之一，正在以令东谈主歌咏的速率调动着咱们的生存。从智能语音助手到无东谈主驾驶汽车，从 AI 绘图到机器学习，它为咱们掀开了一个充满无穷可能的改日。本栏目将以阳春白雪的花式，用视频和翰墨给孩子论说东谈主工智能的旨趣、愚弄极度对社会的长远影响。

快跟咱们全部开启这场 AI 之旅吧！

先来看视频：

以下为翰墨版块：

（阅读梗概需要 5   分钟）

2022 年底，" ChatGPT "这个词悄然参加公众视线。

要是你没据说过，或是只把它当成一个聊天机器东谈主，那就太小看它了。

许多行业，比如新闻、讼师、培育、客服议论等等，也曾把 ChatGPT 愚弄在了坐褥、职业中。

那么，ChatGPT 究竟是什么？本期骨子，咱们就来了解 ChatGPT 和它背后的技能。

咱们先从它的名字提及。

Chat，直译为"谈天"，不错说 Chat GPT 是用起来如同微信或 QQ 的一个聊天愚弄。只不外，在那一头的不是你的一又友，而是一个 AI。

而 G、P、T 才是更进攻的部分，它是" Generative Pre-trained Transformer "的缩写。

Generative 兴味是"生成式的"，这意味着它能够凭据接纳到的信息，生成文本作念出回报。

Pre-trained 指"预覆按的"，是说在跟你对话之前，Chat GPT 就也曾过程了多数的文本覆按。

Transformer 是一种深度学习的模子。不错说，transformer 是统共这个词 GPT 的中枢。

要想相识" ChatGPT "，咱们就要从 AI 是怎样学语言这件事情提及。

东谈主类语言，是从脑海中的"辞书"里挑出一些词，构成句子。要是仅仅简便地让 AI 从辞书里立时取词，构成的句子概况率是欠亨顺的，莫得任何含义。

为了让计算打算机能够说出东谈主类的语言，东谈主们引入了马尔科夫模子。简便的说，马尔科夫模子能把一个词和前边的几个词建立起有关。

举个例子，凭据语料库，"苏打"的下一个词是"饼干"或"汽水"的概率远比"桌子"或"胡萝卜"之类的词要高。假如赓续在"苏打"前边添加一个"吃"字，那么，填"饼干"的可能性又比"汽水"的概率要高。通过这种花式生成的句子，就比立时生成的语句，更接近东谈主类语言。

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基于这么的念念考，在 20 世纪 70、80 年代，一种叫作念轮回神经网罗的模子出身了。轮回神经网罗简称 RNN，它能够很好地探求词语的划定性以及前边词语对后头词语的影响。

但 RNN 也有一些局限性，比如它存在"梯度消散"效应。跟着句子长度增长，说着说着，它就忘记前边说了什么了。

于是，东谈主们对 RNN 模子进行了优化，开辟出了曲直期操心模子，简称 LSTM，以搞定"忘记"的问题。

但这还不够。基于 RNN 的模子有两个问题，一是学习速率太慢。二是关于词义的相识不够好。

为此，新的神经网罗架构 transformer 出现了。基于 transformer 的模子有着特地快的学习速率，能够在短时间里学习多数的文本贵府。

咫尺，跟东谈主们对话的 GPT 模子过程了至少 45TB 的文本贵府覆按。

何况 transformer 中引入了一种叫作念" self attention "的技能。这让它能够凭据著述中的其他词汇，扶植相识词义，更好地听懂咱们所说的话。

虽然了，GPT 还在不停优化中。比如 GPT-4.0 就具备了更强的逻辑推贤达力，以至能相识图片上的骨子，出路不能权衡。

其实，像 GPT 这么参数极其复杂、需要过程多数文本覆按的语言模子，被称作大语言模子。除了 GPT，比如阿里的 PLUG，华为的盘古 - α、百度的 ERNIE 3.0 等等，王人属于大语言模子。

在这些大语言模子的匡助下，咱们的责任、生存花式，可能发生弘大的调动。

你，准备好了吗？

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筹谋丨符念念佳

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