理解ChatGPT响应的机制

模型训练和微调：其中一个基本假设是模型在大型、多样化的数据集上经过了严格的训练。此训练使模型具有理解和生成类似人类的文本的能力。除了初始训练之外，通常还假设模型已针对特定任务进行了微调或遵守某些准则。微调可优化模型的功能，对其进行定制以在专用方案中表现更好，或符合道德或操作准则。

格式良好且易于理解的查询：另一个关键假设是用户输入的查询格式正确，并且属于模型训练数据的范围。格式正确的查询在语法上正确、清晰且明确，这使模型能够有效地处理它。如果查询包含尚未训练模型的行话、俚语或概念，则生成的响应的质量可能会受到影响。

充足的计算资源：生成响应的过程涉及复杂的计算，需要一定的计算能力。假设在处理能力和内存方面有足够的计算资源来支持这些操作。这确保了模型可以实时或近乎实时地运行，从而提供无缝的用户体验。

了解这些假设对于用户和开发人员都至关重要，因为他们为模型可以做什么和不能做什么设定了界限。例如，如果模型尚未针对特定任务进行微调，则其在该域中的响应可能无法满足所需的准确性或相关性。同样，如果查询表述不当或计算资源不足，则响应的质量和速度可能会受到不利影响。

通过了解这些假设，人们可以更细致地了解模型的功能和局限性，从而为其性能设定切合实际的期望。

输入预处理和标记化：当用户提交查询时，模型采取的第一个操作是将此输入分解为更小、可管理的部分，称为标记。这些标记可以是整个单词、子单词甚至字符，具体取决于语言和上下文。这种标记化过程至关重要，因为它将人类可读的文本转换为机器学习模型可以理解和操作的格式。

通过编码器层进行查询编码：标记化后，每个令牌都通过模型中的一系列编码器层传递。在此阶段，每个代币都转换为高维向量。这些向量不仅仅是令牌的数字表示;它们封装了语义和句法角色。这种丰富的编码使模型能够了解查询不同部分之间的上下文、细微差别和关系。

通过解码器层进行上下文理解：编码器生成的矢量充当解码器的上下文基础。解码器层负责以自回归方式按顺序生成响应令牌。这意味着生成的每个新令牌不仅以输出中的前面的标记为条件，而且还以编码器所理解的整个输入查询为条件。
结合自我注意机制：转换器架构最具创新性的方面之一是自我注意机制。在解码阶段，此机制允许模型为输入查询的各个部分以及已生成的令牌分配不同的权重。这种加权注意力有助于确保生成的文本保持连贯的叙述并与查询保持上下文相关。
令牌生成和词汇概率分布：对于要生成的每个新令牌，模型计算其整个词汇表的概率分布。虽然可能性最高的代币通常被选为序列中的下一个，但可以使用“光束搜索”和“核采样”等先进技术在输出中引入一定程度的随机性和创造力。
迭代令牌生成：解码器继续生成新令牌，在迭代循环中执行步骤 3 到 5。此过程一直持续到满足预定义的停止条件。这可能是达到最大数量的标记、遇到特定的句尾标记或其他一些情况。

去标记化和文本重建：解码器为响应生成一组完整的标记后，下一步就是将这些标记转换回人类可读的文本。这个过程称为去令牌化，涉及将标记重新拼接在一起，同时遵守语言的语法和句法规范。
最终输出交付：最后，将去标记化的文本打包为用户交互所需的格式，然后作为模型对初始用户查询的全面响应发回。