问题一：ChatGPT 的概念逐步展开详细讲讲？
ChatGPT 的概念逐步展开详细讲讲？
参考回答：
"GPT 对应的是三个单词：Generative，Pre-Training，Transformer。
Generative：生成式，比较好理解，通过学习历史数据，来生成全新的数据。ChatGPT 回答我们提出的问题时，是逐字（也有可能是三四个字符一起）生成的，如果你使用 ChatGPT 时仔细观察它回答你的方式，你可能会对「逐字」这个概念有更深的感触。这里逐字生成的时候每一个字（或词，在英文中也可能是词根）都可以被称作一个 token。
Pre-Training：预训练，顾名思义就是预先训练的意思。举个简单的例子，如果我们想让一个对英语一窍不通的同学去翻译并总结一篇英语技术文章，那么对这个同学来说就需要先学会英文 26 个字母，进而学会单词语法等，再去了解这篇文章相关的技术，最后才能去完成我们指派的任务。但是如果让一个对英语已经很精通的同学来做这个任务就相对简单的多，他只需要去大致了解一下这篇文章所涉及到的技术，便能很好的总结出来。
这就是预训练，先把一些通用能力提前训练出来。人工智能本身就是一个不断训练参数的过程，如果我们可以提前把通用能力相关的参数提前训练好，那么在一些特殊的场景，发现通用能力不能完全适配时，只做简单的参数微调即可，这样做大幅减少了每个独立训练预测任务的计算成本。
Transformer：这是 ChatGPT 的灵魂，它是一个神经网络架构。后文再进行详细的说明。
以上就是 ChatGPT 的基本概念，结合起来就是一个采用了预训练的生成式神经网络模型，它能够对人类的对话进行模拟。"
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问题二：ChatGPT 的核心任务是什么？
ChatGPT 的核心任务是什么？
参考回答：
"ChatGPT 的强大推理能力确实令人印象深刻，它的核心任务就是能够生成一个符合人类书写习惯的下一个合理的内容。具体的实现逻辑就是根据大量的网页、数字化书籍等人类撰写内容的统计规律，推测接下来可能出现的内容。
逐字（词）推测：
体验 ChatGPT 时如果细心观察会发现 ChatGPT 回答问题时是逐字或逐词来进行回答的，这也就是 ChatGPT 的本质：按照上下文来对下一个要出现的字或词进行推测。比如要想让 ChatGPT 预测“湖人总冠军”这五个字，它会经历如下步骤：
1.输入“湖”这个字，输出可能是“泊”，“人”，“水”这三个字，其中结合上下文概率最高的是“人”字
2.输入“湖人”这两个字，输出可能是“总”，“真”，“牛”这三个字，其中结合上下文概率最高的是“总”字
3.输入“湖人总”这三个字，输出可能是“冠”，“赢”，“经”这三个字，其中结合上下文概率最高的是“冠”字
4.输入“湖人总冠”这四个字，输出可能是“名”，“王”，“军”这三个字，其中结合上下文概率最高的是“军”字
由于 ChatGPT 学习了大量人类现有的各种知识，所以它可以进行各种各样的预测，这就是 transformer 模型最终做的事情，但实际原理要复杂得多。"
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问题三：机器学习是指什么？
机器学习是指什么？
参考回答：
"机器学习(Machine Learning，ML)是指从有限的观测数据中学习(或“猜测”)出具有一般性的规律，并将这些规律应用到未观测数据样本上的方法。主要研究内容是学习算法。基本流程是基于数据产生模型，利用模型预测输出。目标是让模型有较好泛化能力。
举一个经典的例子，我们挑西瓜的时候是如何判断一个西瓜是否成熟的呢？每个人一开始都是不会挑选的，但是随着我们耳濡目染，看了很多挑西瓜能手是怎么做的，发现可以通过西瓜的颜色，大小，产地，纹路，敲击声等等因素来判断，那么这个就是一个学习的过程。"
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问题四：人工智能的参数 / 权重是指什么？
人工智能的参数 / 权重是指什么？
参考回答：
所有的人工智能都有一个模型，这个模型可以简单的被理解为我们数学里的一个公式，比如一个线性公式：，参数（权重）就是和，这个线性公式中只有这两个参数，那么带入到 ChatGPT 中，3.0 版本已经有了 1750 亿个参数，4.0 的参数规模未公布，但可以猜测只会比 3.0 版本更多而不会更少。因此在这样巨大的参数规模中进行调参训练是一个非常耗费机器（GPU）的工作，所以需要大量的资金和机房支持。
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问题五：人工智能的监督学习 / 无监督学习指什么？
人工智能的监督学习 / 无监督学习指什么？
参考回答：
"监督学习：简单的理解就是给算法模型一批已经标记好的数据，比如上面的例子，我们提前给模型提供 1000 个西瓜，并且标记好这 1000 个西瓜是否已经成熟，然后由模型自己不断去学习调整，计算出一组最拟合这些数据的函数参数，这样我们在拿到一个全新的西瓜时，就可以根据这组参数来进行比较准确的预测。
无监督学习：就是我们扔给模型 1000 个西瓜，由算法自己去学习他们的特征，然后把相似的类逐渐聚合在一起，在理想情况下，我们希望聚合出 2 个类（成熟和不成熟）
"
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