chatgpt人工智能算法中的術(shù)語“訓練”怎么理解？

ChatGPT是美國人工智能研究實驗室OpenAI新推出的一種人工智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具，使用了Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，也是GPT-3.5架構(gòu)，這是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的模型，擁有語言理解和文本生成能力，尤其是它會通過連接大量的語料庫來訓練模型，這些語料庫包含了真實世界中的對話，使得ChatGPT具備上知天文下知地理，還能根據(jù)聊天的上下文進行互動的能力，做到與真正人類幾乎無異的聊天場景進行交流。ChatGPT不單是聊天機器人，還能進行撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務(wù)。（以上內(nèi)容是百度百科對chatgpt的介紹）

從上數(shù)的描述中我們可以看出ChatGPT是基于自然語言處理、機器學習算法、數(shù)據(jù)爬蟲搜索以及其他交互式工具的集合體。機器學習算法是ChatGPT的核心大腦，其他的工具都是為機器學習算法提供數(shù)據(jù)的采集、處理以及導入。上述的描述中有一句話“尤其是它會通過連接大量的語料庫來訓練模型”，這里的模型就是機器學習算法模型，那“訓練”這個詞到底該怎么去理解它呢？

“訓練”其實是人們對于這個算法學習過程的感性的解釋，要想真正的去理解這個詞語，那就要以一個具體的機器學習算法為例，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在《matlab機器學習及其應(yīng)用》課程中的4-1節(jié)，有對該算法進行詳細的描述，在查看下面的講解之前，學員們可以先對該節(jié)課進行觀看。

254001-1.png 上圖為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及大致的訓練過程，整個過程主要分為兩個流程，從左到右為正向傳播過程，用來計算從輸入層到輸出層的中間的各個神經(jīng)元節(jié)點的結(jié)果，具體計算方法參考課程。從右到左為反向傳播過程，當輸出層的預測結(jié)果得到后與實際結(jié)果計算出誤差，根據(jù)修正公式逐層去修正輸入層到隱含層之間的權(quán)值閾值、隱含層到輸出層之間的權(quán)值閾值，具體計算方法參考課程。正向-反向傳播這一次循環(huán)計算為算法的一次訓練過程，每次循環(huán)都會對其中的參數(shù)進行修正，當所有循環(huán)結(jié)束或者算法停止循環(huán)后最后得到的參數(shù)對應(yīng)的模型就是我們訓練好的結(jié)果，稱作“訓練”好了我們需要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。從該過程中，可以發(fā)現(xiàn)所謂的訓練實際上就是循環(huán)求解修正滿足誤差要求的模型參數(shù)（模型結(jié)構(gòu)是事先確定好不變的）。

ChatGPT是人工智能、機器學習算法多年研究積淀的成果，是一個劃時代的存在，有可能成為人類發(fā)展歷史過程中的“奇異點”。因此機器學習算法的研究是科技發(fā)展的下一個重要研究點，也是大家今后學習的重點。



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