我用ChatGPT搞懂GPT技术原理,只问了30个问题,这是极致的学习体验!
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自己前段时间写了一篇文章《问了ChatGPT 上百个问题后,我断定ChatGPT可以重塑学习范式!》,讲了使用ChatGPT的感受,最近我开始学习GPT的技术原理,原因有三个:
1、工作中有可能要用到GPT,理解GPT的技术原理有利于做出正确的决策,比如某个场景说要用到大模型,我要能判定这是不是个伪命题。
2、自己对新技术还是比较感兴趣的,不仅想知道what,更想知道why,这是对自己的要求。
3、别人如果问我GPT,至少能说出个子丑寅卯,有点干货,毕竟搞数据中台、数据治理、数字化跟AI有千丝万缕的关系。
要理解某个技术的原理,以前只有一种方法,即大量的搜集资料或者找专家咨询,然后自己消化吸收,这种方法耗费的精力很大,而且很多知识点无法找到现成的答案。
现在ChatGPT来了,用ChatGPT来解释GPT的原理,有点“以彼之道还之彼身”的意思,性价比非常高。最近OpenAI正在研究用 GPT-4 解析 GPT-2 样本,从而解决 AI 模型可解释性问题,可见GPT4在这方面的巨大潜力。
我这次一共问了ChatGPT30多个问题,自认为对GPT的技术原理有了大致的了解,当然这并不代表我已经全面理解了GPT,因为我只能问出我知道自己不知道的问题,问不出我不知道自己不知道的东西,因此,一个人的知识越渊博,ChatGPT对他的加持就越大。
由于每个人的知识储备不同,因此问题的内容和数量会有很大差异。假如你搞过机器学习,知道训练和推理的方法,对loss、梯度、参数、激活函数、向量、链式传导、求导、反向传播、CNN、GNN等基本概念有了解,那就能降低问题的数量。反之,则可能会看不懂ChatGPT的回复,这个时候就需要对不懂的概念继续追问,抽丝剥茧,直到全部读懂为止。
任何知识都是一棵大树,你首先得有树干,才能让树枝和树叶有依附之处。AI已经发展了几十年,任何一次进步都是在树干基础上长出的新枝,GPT也不例外,我们要理解GPT,必须去补AI以前的课,否则难以体会GPT那些算法和工程上创新的精妙之处。
下面是我与ChatGPT的对话(蓝字是ChatGPT生成的),也是我的学习旅程,大家跟着我走吧,也许你会觉得问题和内容跳脱,没关系,那只是因为你跟我的知识背景不一样造成的,坚持看到最后。
1、GPT是什么意思,请详细解释
GPT是"Generati【【微信】】"的缩写,即生成性预训练Transformer模型,这是一个由OpenAI开发的大型语言模型。以下是对这个名称的详细解释:
(1)Generative: 这表示模型是"生成性"的,也就是说,它可以生成新的、连贯的文本,而不仅仅是对输入进行分类或预测。例如,你可以给它一个话题或者一个问题,它会生成一段相关的文本作为回答。
(2)Pretrained: 这表示模型在被具体任务使用之前,已经经过了大量的预训练。这种预训练涵盖了大量的文本数据,所以模型可以学习到语言的基本规则和模式。然后,这个预训练的模型可以被"微调",以使其在特定任务上表现得更好。
(3)Transformer: 这是模型的架构类型。Transformer是一种在自然语言处理(NLP)中广泛使用的模型架构,它利用了一种称为"自注意力"(self-attention)的机制,可以同时处理输入文本中的所有词,而不是像一些早期模型那样逐词处理。这使得模型能更好地理解文本的上下文。
GPT模型有几个版本,最初的GPT后来发展成了GPT-2、GPT-3,以及你现在正在与之交谈的GPT-4。每个版本的模型都比前一个版本更大、更复杂,因此也更能理解和生成复杂的文本。
这种回答百度也能搜到,但至少我知道了三个单词的全称,也知道了要理解GPT,关键是要搞清楚G/P/T这三个关键术语的内涵,这就是好的开始。
ChatGPT对这三者给出了初步的解释,我对回复里面出现的各种术语也是一脸懵逼,比如Transformer提到的“自注意力机制”,我完全不知道它具体是什么意思,有什么价值。
2、GPT中的T是什么意思,用普通人也能听懂的文字解释清楚T的算法原理
我不希望一开始理解的难度就很高,因此提问强调了我的普通人身份,希望ChatGPT解释的能通俗易懂一点,不要把我吓退了:
GPT中的"T"是指"Transformer",即变换器。普通人也能听懂的解释如下:
GPT是一种自然语言处理的算法,它是由OpenAI开发的,主要用于理解和生成人类语言。GPT基于一种叫做"Transformer"的结构,这种结构是由谷歌的研究员在2017年提出的。Transformer是一种非常强大且高效的深度学习模型,它能够捕捉到文本中的复杂关系,从而使得生成的文本更加自然和连贯。
Transformer的核心思想是"自注意力"(self-attention)机制。简单来说,自注意力机制能够帮助模型更好地关注输入文本中的每个词,并基于这些关注度分配权重,以捕捉词与词之间的关系。这使得模型能够捕捉到长距离依赖、语义和句法关系,从而更好地理解和生成文本。
GPT在训练时会学习大量的文本数据,例如书籍、文章和网页等。通过这个过程,它学会了人类的语言知识和一些常识。在生成文本时,GPT会基于这些学到的知识来预测下一个词,从而生成连贯的文本。这使得GPT能够回答问题、撰写文章、翻译语言等。
答案里给出了Transformer的核心思想是"自注意力"(self-attention)机制,然后简单的解释了下"自注意力"的特点,我很想知道其相对于其他算法的高明之处,以下简称T。
3、T算法相对于其它深度学习算法有什么优势和劣势?
相对于其他深度学习算法,Transformer(T算法)在自然语言处理任务中具有一些显著的优势和劣势。
优势:
(1)并行计算能力:Transformer模型可以在GPU上进行高效的并行计算。与其他模型(如循环神经网络,RNN)相比,Transformer可以同时处理整个序列,而不是按顺序处理,从而提高了计算效率。
(2)长距离依赖:通过自注意力机制,Transformer可以捕捉到文本中长距离的依赖关系。相比之下,RNN和长短时记忆网络(LSTM)在捕捉长距离依赖方面表现得相对较差。
(3)可解释性:自注意力机制使得Transformer具有较好的可解释性。我们可以通过观察注意力权重来分析模型在处理文本时关注的重点。
(4)适用于多种任务:Transformer结构可以广泛应用于自然语言处理任务,如文本生成、翻译、情感分析等。
劣势:
(1)计算和内存资源需求高:由于Transformer的自注意力机制,其计算复杂度和内存需求较高。这可能导致大型Transformer模型在资源有限的设备上难以运行。
(2)缺乏内在顺序感知:虽然自注意力机制有助于捕捉长距离依赖,但Transformer模型天然缺乏对顺序的感知。为解决这个问题,通常需要引入位置编码(positional encoding)。
(3)训练数据需求大:为了训练一个表现良好的Transformer模型,通常需要大量的标注数据。这可能导致在数据较少的场景中,模型表现不佳。
(4)容易产生不一致和无法解释的输出:尽管Transformer模型可以生成流畅且连贯的文本,但有时它可能产生不一致或无法解释的输出。这是因为模型在训练过程中只是学习到了文本数据的统计规律,并不具备真正的理解能力。
答案中说并行计算是T算法的一大优势,并且提到了相对于RNN神经网络的优势,说是可以同时处理整个序列,而不是像RNN那样按顺序处理,我知道这是GPT的一个重点,但我并不清楚这里的并行计算具体是什么意思。
4、请给出并行计算的一个示例
看案例是最直观的。
让我们以机器翻译任务为例,说明并行计算在Transformer模型中的应用。
假设我们有一个训练好的Transformer模型,用于将英语翻译成法语。我们需要翻译以下三个英文句子:
The cat is on the mat.
The dog is in the garden.
The bird is on the tree.
为了加速翻译过程,我们可以利用并行计算在同一时间处理这三个句子。首先,我们需要将这些句子转换成适当的输入格式(通常是词汇表中的索引)。然后,我们可以将这三个句子组合成一个矩阵,使其形状为(3,N),其中N是句子的最大长度。为了处理长度不一致的句子,我们可能需要对较短的句子进行填充(padding)。
接下来,我们将这个矩阵输入到Transformer模型中。由于模型可以同时处理整个序列,我们可以在一个时间步内完成对这三个句子的翻译。在GPU上进行并行计算时,模型会将这些句子同时处理,以提高计算效率。
最后,我们会得到一个输出矩阵,其中包含了三个翻译后的法语句子。我们可以将输出矩阵转换回文本格式,并去除填充部分,得到最终的翻译结果。
通过这种方式,我们可以利用并行计算在同一时间翻译多个句子,从而提高Transformer模型的推理速度。
但这个回答让我想起了另一个问题,我马上提问。
5、训练语料很长,T模型在计算上下文关系时,难道要计算每个词跟所有词的关系,如果句子很长,现实吗?
您提出了一个很好的问题。实际上,在处理非常长的序列时,Transformer模型的计算复杂度和内存需求会变得非常高。这是因为在自注意力机制中,每个词都需要与其他所有词进行交互,导致计算量呈二次方增长。为了解决这个问题,研究人员提出了多种方法来减小计算量和内存需求。
(1)序列截断:在实际应用中,通常会对输入序列设置一个最大长度,例如512个词。如果序列超过这个长度,我们会截断或者分割序列。这种方法可以限制计算量和内存需求,但可能会丢失一些长距离的依赖信息。
(2)分层注意力:一种处理长序列的方法是将注意力机制划分为多个层次。例如,我们可以先在局部范围内计算注意力,然后再在更大范围内计算注意力。这种方法可以降低计算复杂度,同时保留一定程度的长距离依赖信息。
(3)稀疏注意力:稀疏注意力是另一种处理长序列的方法。在这种方法中,我们只计算部分词汇之间的关系,而不是计算所有词汇之间的关系。这可以显著降低计算量和内存需求,但可能会降低模型的精度。
(4)滑动窗口:滑动窗口方法是一种简单的处理长序列的方法。在这种方法中,我们将输入序列划分为多个重叠的子序列,并在每个子序列上计算注意力。这种方法可以降低计算量和内存需求,但可能会丢失子序列之间的依赖信息。
这些方法在不同程度上都能解决Transformer模型处理长序列时的计算和内存问题。在实际应用中,我们可以根据具体任务和性能需求来选择合适的方法。
我知道很多专家能回答这个问题,但回答的完整性可能没ChatGPT好。这个时候我返回问题“T算法相对于其它深度学习算法有什么优势和劣势?”,继续对不解的地方提问,这次是想了解T算法长距离依赖优势是怎么回事。
6、为什么RNN在捕捉长距离依赖方面表现得相对于Transformer较差?
RNN(循环神经网络)在处理序列数据时,主要依赖于其内部的隐藏状态来捕捉输入序列中的信息。然而,在捕捉长距离依赖方面,RNN相对于Transformer表现较差,主要原因有以下几点:
(1)梯度消失与梯度爆炸:当RNN处理长序列时,由于其顺序计算的特性,可能会遇到梯度消失或梯度爆炸问题。梯度消失意味着在训练过程中,长距离依赖的信息可能会丢失或弱化,从而导致模型难以学习这些依赖。梯度爆炸会导致训练过程不稳定,难以收敛。尽管长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等RNN变体在一定程度上缓解了梯度消失问题,但在捕捉非常长距离依赖时仍然具有挑战。
(2)并行计算能力有限:由于RNN的顺序计算特性,其在处理序列时需要按顺序逐个处理词汇,这限制了其在GPU上进行并行计算的能力。相比之下,Transformer可以同时处理整个序列,从而在捕捉长距离依赖时具有更高的计算效率。
(3)自注意力机制:Transformer通过自注意力机制直接计算序列中任意两个词汇之间的关系,这使得模型能够更好地捕捉长距离依赖。而在RNN中,捕捉长距离依赖需要依赖模型在处理序列时的内部状态传递,这可能导致长距离依赖信息的丢失或弱化。
因此,相对于Transformer,RNN在捕捉长距离依赖方面的表现较差。而Transformer凭借自注意力机制、并行计算能力和优化的训练过程,在自然语言处理任务中取得了显著的优势。
由于我已经不太记得RNN的实现原理了,因此无法很好的理解这个答复。但如果我不理解RNN,也就无法理解Transformer的长距离依赖的优势,因此我先得补补RNN的课。
7、RNN的训练步骤是怎么样的,能否浅显易懂的说明?
当然可以。RNN(循环神经网络)是一种用于处理序列数据的神经网络结构。在训练过程中,RNN使用一种称为“反向传播通过时间”(BPTT)的算法。下面是一个简化的RNN训练步骤:
(1)初始化:首先,我们需要初始化RNN的权重矩阵和偏置向量。权重矩阵和偏置向量会在训练过程中进行更新,以使模型能够捕捉序列中的信息。
(2)前向传播:将输入序列逐个输入到RNN中。对于每个输入,我们计算当前时间步的隐藏状态和输出。隐藏状态会根据之前的隐藏状态和当前输入来更新,从而使模型能够捕捉序列的上下文信息。
(3)计算损失:当整个序列处理完毕后,我们会计算RNN的输出与实际目标之间的损失。损失函数通常取决于具体的任务,例如分类任务可以使用交叉熵损失,而回归任务可以使用均方误差损失。
(4)反向传播:接下来,我们需要计算损失关于模型权重和偏置的梯度。这一步通过“反向传播通过时间”(BPTT)算法完成,它实际上是反向传播算法的一个扩展。BPTT从输出层开始,沿着时间步向前传播梯度,直到达到输入层。
(5)更新权重和偏置:根据计算得到的梯度,我们使用优化器(如随机梯度下降、Adam等)来更新RNN的权重矩阵和偏置向量。
(6)重复以上步骤:我们将对整个训练集重复以上步骤,直到满足预设的训练轮数或满足早停准则。在每个训练轮次,我们可以打乱训练集的顺序,以提高训练的稳定
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注册、搜各种教程、给各种指令调教,这样摸索了几天以后,有了一点小心得,我决定让它大展拳脚。
正好公众号接了一个广告,要写一篇带货文案,时间很紧。拍完产品图以后,写文案的时间只剩一天了。
正常来说,一天也够了。但是,广告主给的资料很少,去搜资料明显来不及,我一时没有头绪,不知道从哪儿下笔。
那就让ChatGPT给我头绪吧。我给它发出指令,让它告诉我,这个产品到底要怎么写推广文案。
它3秒钟就给了我答案。但作为一个会写作的人,一看就知道这答案挺靠谱。
看着这个答案,我一下子就有了方向。虽然它给的答案并不完美,但经过几次纠正,基本达到我的要求了。
几分钟时间,一篇文案大纲完成了,帮我节省了大量脑细胞。要知道,写作很难又很花时间的部分,就是构思,即使我这样写了多年的人,也要提前一天开始构思。
接下来,我让它根据大纲生成2000字的文案。这个过程中,遇到了一点点困难,它没有办法一次性生成那么多,于是我一点点拆分,大概花了10分钟,它真的帮我生成了一篇2000字的文案。
我不用到官网和某度上各种横跳着搜索产品资料,以及各种材质的优点缺点,它一键帮我搞定了。
当然,它写得少了一点“人”气,没有那么完美,但是打60分完全没问题。
接下来该我上场了,我用自己的写作能力重新优化一遍,让它达到80分(每个人心里的分数不一样,我觉得一篇优秀的文章是80分,永远没有100分)。
整个过程,用时不到半小时,收入超过万元。而如果不用ChatGPT,从头到尾我自己搞定的话,再快也需要半天时间。
而且很关键的是,自己写不仅更耗时间,还很痛苦很有压力。但用ChatGPT写,不仅效率提升10倍,痛苦程度也从100分直接降到10分。
现在我已经离不开ChatGPT了,每天打开电脑的第一件事,是先把ChatGPT打开,让它给我一点灵感,这样不管写群分享还是文章,都能快速搞定。
02
我们有很多学员在做小红书,大家最头疼的问题,是怎么保持源源不断更新。之前有一位学员,一个月更新了3篇笔记,我说她更新太少了,这样涨不了粉变不了现。
她说不是不想更,是不知道写什么。
我自己也做小红书,和大家的困境类似,每天也是为写什么选题苦恼不已。可以说,我一大半的焦虑,都来自于不知道写什么。
我还是决定用ChatGPT来解决这个问题。
我先给了它一个指令,让它帮我找出10个爆款选题。她刷刷刷就给了我答案。
不是很满意,我继续提更具体的要求,这次出来的几个选题,有好几个都不错,可以直接用。
我选中其中的一个选题,让它写完整笔记。它几秒钟就完成了。
但不是很满意,我继续调教,还给它投喂了优秀笔记,至少让它知道优秀笔记是什么样子嘛。这次,它写出来的已经可以秒杀很多人了。
整个过程,花了不到10分钟。
关键是,我再也没有为小红书选题烦恼过了,只要问问ChatGPT,它总能给我答案。
小红书喜欢的各种表情图片,也不用花时间去找了,它都能帮我搞定。
03
出于好奇,我很想知道,如果一个人不会写作,用ChatGPT会发生什么神奇反应。
正好有位亲戚要写一份实习报告,问我怎么写。
这么好的机会,我必须得抓住,我让她用ChatGPT写。并且告诉她,每一步要怎么操作。
她完全不知道实习报告怎么写,我也不知道,就算知道我也不想写,那种很官方的文字,我真的头疼。
所以我让它先问ChatGPT,实习报告的格式是什么。
我再让她根据这个格式,填上自己的专业,然后,让ChatGPT生成。
1分钟时间,一篇完整的实习报告就写好了。
里面有一些假大空的话,或者不符合她实情的地方,她自己稍微修改一下就好了。
这份实习报告,她苦恼了好久,都想花钱请代写了,没想到用ChatGPT那么快就搞定了。
到这里,我使用ChatGPT的过程也算圆满了,自己用过,教别人用过,新媒体文章写过,公文也教人写过,现在说说结论。
ChatGPT刚出来时,很多人说它要代替人了,这有点夸大其辞制造焦虑。
它不能完全代替人,因为它写出来的文章好不好,跟使用它的人有关。想要达到优秀的程度,还是需要人优化润色。
但也不像有些人说的那么不中用,不能用一句“它写得不行”就否决它。
确切地说,它是一个提高写作效率的神器,你不知道写什么,它可以帮你快速找到选题。
你找不到素材,它能立即给你。
你不知道怎么写,它能告诉你框架并快速成文。你不会取标题,它能一次取100个让你选。
如果你完全不会写作,一写文章就挠头,ChatGPT就是你的写作助手,可以帮你完成你无法完成的任务,你只要知道怎么给指令就好。
如果你会写作,ChatGPT同样是你的写作助手,它可以让你的写作速度瞬间提升10倍。
因为你会写,知道好文章的标准,能更好地掌控ChatGPT,并且能给文章润色优化,那么你的竞争力将提升的不止10倍。
虽然它不能完全代替人,但同等水平下,别人会用你不会,同样会被淘汰,太低效是没有竞争力的。