二年级也能懂：ChatGPT神经网络原理大揭秘！

想知道ChatGPT是否属于一种通用人工智能？事实上，它是一种大型语言模型（LLM）。你可能会问，什么是语言模型？更具体地说，它如何运用统计学原理，进而掌握语言的奥秘？

核心要点：了解语言的本质

首先，我们需要明确，语言模型的目标是预测语句中的下一个词，从而模拟语言的使用方式。现在，让我们深入探讨语言模型。

设想一下，你要完成一个填空题，需要根据上下文选择合适的词语！例如，你可以构建一个包含大量文本的数据集，比如a=1，b=2，用于训练模型。经过训练，语言模型就能够学会“预测”任务。

深入理解：构建“词向量”表示

为了更好地理解模型的工作原理，我们需要掌握“词向量”这一概念。

假设我们用数字来表示文字信息。 例如，对于“Humpty Dumpty”这个词，我们需要确定它在一个句子中的作用。如果我们用数字编码表示肯定语气，那么我们就可以预测积极的结果；如果我们用数字编码表示否定语气，那么我们就可以预测消极的结果。 通过大量数据的训练，模型就能有效捕捉语义和句法信息，例如“Humpty Dumpty sat on a wall”。

模型训练：利用梯度下降

当谈到模型训练方法时，有必要了解梯度下降的概念，例如：

词嵌入：我们不直接使用单词，而是使用代表单词含义的向量，可以理解为每个词都有其独特的向量（就像指纹一样），用于表示单词之间的复杂关系。

词性标注：对词进行词性还原，例如将“cats”还原为“cat”和“s”，从而减少需要处理的变化，提高泛化能力。

上下文关联：在处理文本信息时，要考虑其上下文。例如，如果一段文本经常与其他特定类型的文本同时出现，那么我们就认为它们之间存在某种关联。

信息压缩：类似于文件压缩，可以将信息进行整合，从而简化计算过程。

关联关系：如果发现两个事物之间存在某种关联，就可以使用这种关联来预测未来的结果，从而更准确地进行预测和判断。

文本生成：利用模型生成新的文本内容。例如，通过学习大量的词语和短语，使模型能够根据输入的提示生成新的句子。

GPT 模型：生成式语言模型

GPT模型是一种基于深度学习的生成式语言模型，它利用“自回归”的方式进行文本生成和理解。GPT 模型通过分析大量的文本数据，可以学习到语言的结构和规则，从而生成高质量的文本内容。

Transformer 模型： 语言模型的“骨架”

Transformer 模型是当前自然语言处理领域中一种非常流行的架构，它不仅可以捕捉句子中的长距离依赖关系，还可以并行处理数据，大大提高了训练效率。GPT 模型正是基于 Transformer 模型构建的。

参考资料：https://towardsdatascience.com/understanding-llms-from-scratch-using-middle-school-math-e602d27ec876