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秒懂:为什么训练完成后,人工智能不用数据库就可精准回答

大型语言模型如 GPT 在训练过程中,会阅读和学习大量的文本数据,这些数据可能包括网页、书籍、文章等。在这个过程中,模型会学习到语言的各种模式和规则,以及各种主题的知识。这就是为什么训练完成后,它们可以生成准确的回答,而不需要依赖于传统的数据库。

生成回答的过程是基于模型在训练过程中学习到的知识和模式。当你向模型提问时,它会根据你的问题,结合它在训练过程中学习到的知识,生成一个最可能的回答。

回答内容生成过程

例如,如果你问 "谁是美国的第一任总统?",模型在训练过程中可能已经阅读过这个信息,所以它可以回答 "美国的第一任总统是乔治·华盛顿。"。然而,模型并不真正"知道"这个答案,它只是在大量的文本数据中找到了这个模式,并用这个模式来生成回答。

值得注意的是,虽然大型语言模型可以生成准确的回答,但它们并不总是完全可靠的。因为它们的知识是基于训练数据的,所以如果训练数据中包含了错误的信息,模型也可能生成错误的回答。此外,模型也无法获取训练后发生的新信息。例如,如果你问模型 "谁是当前的美国总统?",它只能给出训练数据中最新的信息,而不能提供训练后发生的更新。

大型语言模型,不是通过记忆和匹配特定的内容来生成回答的。相反,它们通过学习和理解大量文本数据中的模式和结构来生成回答。

例如,当模型在训练过程中遇到句子 "The sky is blue.",它并不会记住这个特定的句子。相反,它会学习到一些更一般的模式,比如 "The [something] is [color].",并理解这个模式通常用来描述事物的颜色。然后,当模型在生成文本时,它可以使用这个模式来生成类似的句子,如 "The grass is green.",即使它在训练数据中可能从未见过这个特定的句子。

这种基于模式的方法使得大型语言模型能够生成各种各样的文本,包括回答问题、写作、诗歌创作等,而不仅仅是复制它在训练数据中看到的内容。然而,这也意味着模型的回答并不总是完全准确或可靠的,因为它们是基于模型对训练数据的理解,而不是基于确切的事实或知识。

ChatGPT这类大型语言模型在训练过程中,通过学习大量的文本数据,隐式地掌握了语言的构成和使用规则。这包括词汇、语法、句子结构、上下文关系等各个方面。

这些模型并没有明确的"规则"存储在某个数据库中,而是这些规则被编码在模型的参数中。模型的参数在训练过程中不断调整,以最小化模型的预测与实际数据之间的差距。通过这种方式,模型学习到了如何根据上下文生成合适的文本。

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