这就是ChatGPT
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描述：
内容简介
ChatGPT是OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出，能够自动生成一些表面上看起来像人类写出的文字的东西，是一件很厉害且出乎大家意料的事。那么，它是如何做到的呢？又是为何能做到的呢？本书会大致介绍ChatGPT的内部机理，然后探讨一下为什么它能很好地生成我们认为是有意义的文本。
本书适合想了解ChatGPT的所有人阅读。
目录
第一篇
ChatGPT 在做什么？它为何能做到这些？ / 1
它只是一次添加一个词 / 3
概率从何而来 / 10
什么是模型 / 16
类人任务（human-like task）的模型 / 19
神经网络 / 22
机器学习和神经网络的训练 / 35
神经网络训练的实践和学问 / 42
“足够大的神经网络当然无所不能！” / 51
“嵌入”的概念 / 56
ChatGPT 的内部原理 / 64
ChatGPT 的训练 / 75
在基础训练之外 / 79
真正让ChatGPT 发挥作用的是什么 / 82
意义空间和语义运动定律 / 89
语义语法和计算语言的力量 / 96
那么，ChatGPT 到底在做什么？它为什么能做到这些？ / 102
致谢 / 105
第二篇
利用Wolfram|Alpha 为ChatGPT 赋予计算知识超能力 / 107
ChatGPT 和Wolfram|Alpha / 109
一个简单的例子 / 111
再举几个例子 / 115
前方的路 / 129
相关资源 / 134
原文摘录
当ChatGPT做一些事情，比如写一篇文章时，他只是一遍又一遍的询问：“根据目前的文本下一个词应该是什么”并且每次都添加一个词。 它在每一步都会得到一个带概率的词列表，如果我们总是选择排民最高的词，会得到一份“平庸”的文章，毫无“创造力”，但有时随机选择低概率的词，会显得“更有趣”。 引自 它只是一次添加一个词 / 3
从来没有“无模型的元模型”，所有模型都有特定的基本结构，以及用于拟合数据的一定量的“旋钮”（也就是“参数”）。 引自 什么是模型 / 16
每个神经网络都只对应于某个整体的数学函数，GPT神经网络也只对应于一个数学函数——实际上有数十亿项。 引自 神经网络 / 22
神经网络之所以强大，原因不仅在于它能够处理各种工作，还在于它可以通过逐步“根据样例训练”来执行学习程序。 当构建一个神经网络来区分猫与狗时，我们不需要编写一个程序（比如）明确找到胡须，只需要展示足够多的关于什么是狗、什么是猫的样例，然后让神经网络从中“机器学习”如何区分即可。 引自 机器学习和神经网络的训练 / 35
有时候，用神经网络解决复杂问题比解决简单问题更容易，大致原因在于，当有很多权重变量时，高位空间中“许多不同方向”可以引导我们达到全面最优解，而但变量很少时，很容易陷入局部最优解（但非整体最优解）。 引自 机器学习和神经网络的训练 / 35
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