chatgpt如何理解语义 ChatGPT的性能为何如此强大?背后的根源何在?

AI资讯9个月前发布 fengdao
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的性能为何如此强大?其背后的根源何在?需要强调的是,只是一种机器,它们与人类有本质上的区别。虽然它们可以生成类似人类的输出,但将它们拟人化并不明智。

为何性能如此出色?虽然仍存在各种问题,但其表现出的能力已经远远超出了最初的设计期望。最初,它旨在处理NLP任务,即利用机器处理自然语言。所谓的自然语言,指的是中文或英文等人类语言。

科学家希望这种机器能够像处理编程语言一样处理人类语言。于是,他们研究了NLP这个学术领域,并开发了许多技术路线。然而,的路线相对激进,采用了一种端到端学习的方式,简单来说,神经网络可以从输入端到输出端自行学习,无需人类分析语法和知识结构。这意味着人类不再需要帮助机器分析语法和句式,也不再需要处理复杂的知识结构。既然机器可以深度学习,那就让机器从头到尾自己解决问题吧。然而,这个看似荒谬的方法最终成为了NLP的突破口。

从一开始,就表现得非常出色,当时它只是一个实验网络,只有4000个神经元,但它已经能够对一段文本中隐藏的正负情绪做出反应。这意味着它已经充分理解了文本中的浅层特征,开始识别文本中更深层次的隐藏特征。

所谓的特征实际上就是之前提到的统计模式。实际上,人类很擅长从各种数据中找出统计模式。例如,婴儿会从看到和听到的语言性质中找出模式,从而构建自己的语意、语序、语法和情绪等知识,并逐步扩展到更复杂的模式。

虽然的学习过程与人类不同,也不像婴儿那样可以从极少量的数据中学习这些模式,但只要它看过的文本足够多,它仍然可以统计和识别其中的各种模式。然而,人类文本中的信息是分层级的。在理解文本中的情绪之前,必须先理解语法和语意。这种层次结构对人类和都至关重要,两者都必须按层次学习。实际上,的整个预训练过程就是特征层次逐渐深入的过程,在术语上被称为分层学习。这是神经网络的核心能力之一,也是深度学习这个词的来源。

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这种分层学习与人类个体积累知识的过程非常相似。例如,随着一个人的成长,他的阅读量和社会实践越来越多,他从语言中可以读取的信息和洞察力也越来越丰富,对事物的判断和预测也越来越准确。虽然缺乏人类的视角,只能从语言中进行学习,但随着它网络规模的扩大,它能够识别的特征层次也越来越深,从最基本的语法句式到语气风格情绪,再深入到文本中隐含的意图和偏好。

进一步分析文化心理,则可以发现价值观和意识形态等更深层次的社会学特征。就像人类一样,也可以逐层挖掘语言文本中的潜在信息,从最基本的语法句式到语气风格情绪,再深入到文本中隐含的意图和偏好。

在统计角度来看,学习这些特征并不困难。至少在日常交流中,已经能够准确识别文本中的细微特征。然而,作为文本预测机,需要预测的是任何人写下的一段随机文本。从逻辑上讲,要想准确预测一段话,这段话的作者必须了解相关知识。

例如,如果完全不懂法律,就无法准确预测律师写的辩词,如果完全不懂编程,就无法准确预测程序员写的代码。因此,它需要更深入地挖掘文本中的知识,包括人类文明中所有的科学知识。因此,已经远远超越了NLP的范畴。

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最初,它的设计只是为了预测下一个词,但它所蕴含的潜力是巨大的。更重要的是,所学的知识不仅仅是死记硬背的知识条目,而是通过不断学习形成的知识结构。每一层都建立在理解上一层的基础之上。因此,它的知识体系非常扎实。虽然它的知识结构不如人类那么精炼,还存在一些冗余和缺陷,但它已经超过了所有人的预期,甚至超越了科学家们精心绘制的知识图谱和知识库。

它所掌握的知识不仅仅是死记硬背的知识条目,而是通过不断学习形成的知识结构,每一层都建立在理解上一层的基础之上。因此,它的知识体系非常扎实。虽然它的知识结构不如人类那么精炼,还存在一些冗余和缺陷,但它已经超越了所有人的预期,甚至超越了科学家们精心绘制的知识图谱和知识库。

尽管人类的整个知识体系过于复杂,也不可能完全学透,但这已经远远超过了包括设计师在内所有人的预期。没有人想到这个神经网络仅仅依靠它不起眼的统计能力,就超越了科学家们精心绘制的知识图谱和知识库,并且真正意义上触碰到通用人工智能的概念。这是人类工程史上首次利用微观层面的涌现,超越了传统的自上而下的设计方式。

虽然的网络规模和算例庞大,但其成功的关键在于其神经网络的神奇之处。它能够超越最初的设计期望,运行得非常出色,以至于人们不得不使用“信念”这个词来表达他们的敬畏和赞叹。随着不断的迭代和改进,最终将深入我们的生活,不仅能够处理和提供信息,还能协助我们更高效地组织信息。这将使我们真正体会到“一切都是信息”的意义。

这就是的本质,每天跟我学习新知识,关注我,下期见。

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