当ChatGPT接收到一个问题时,它首先使用内部的算法将问题转换为机器可理解的格式,例如将问题转换为词向量,然后将其输入到预训练模型中。

预训练模型是通过在大规模语料库上训练的神经网络模型,它可以将输入的文本序列转换为一个输出的文本序列。在这个过程中,模型通过自我监督学习的方式学习如何从文本序列中提取信息和生成回答。在预训练过程中,模型通常会执行类似于自编码器或掩蔽语言模型(masked
language model,MLM)的任务。

在提取信息方面,模型会学习从输入的文本序列中提取语义和语法特征。模型能够理解句子的结构、语义含义、语法规则、词汇语境等等,从而可以识别出问题中的实体、关系、动作等重要信息。

在生成回答方面,模型会将提取到的信息转化为自然语言文本。为此,它会使用不同的生成策略,例如基于概率分布的采样方法、基于beam
search的搜索方法等等。这些生成策略允许模型在生成回答时进行语言创造,生成自然、流畅的文本。

需要注意的是,ChatGPT模型是基于序列模型的,它通常会生成一个完整的文本序列,而不是单个词或短语。因此,在生成回答时,模型需要考虑整个文本的上下文,以确保生成的文本符合语法和语义规则。

Masked Language Model (MLM)是一种用于自然语言处理的预训练模型,是BERT(Bidirectional Encoder
Representations from Transformers)的一部分。它是一种无监督学习方法,可以通过在大规模文本语料库上进行预训练来学习语言的表示。

在预训练阶段,MLM从输入文本中随机选择一些词,并将它们替换为一个特殊的标记[MASK]。模型的任务是根据上下文和句子的其他部分预测被替换的词是什么。这个过程被称为“掩码化”,因为我们掩盖了一些词汇,让模型在预测时不知道缺失的部分。

MLM模型的目标是在预测掩盖单词时最大化模型的条件概率。模型使用前面和后面的词汇上下文,以及掩盖的单词的位置,来预测掩盖单词的最有可能的值。由于预测掩盖单词的过程是在自动编码器的框架下进行的,所以MLM也被称为自动编码器语言模型(Autoencoder
Language Model)。

通过这种方式进行训练,MLM可以学习到语言的深层次表示。在实际应用中,我们可以利用预训练好的MLM模型,在各种自然语言处理任务中进行微调,从而得到更好的表现。例如,我们可以将预训练好的MLM用于文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。
Beam
search是一种在序列生成任务中应用广泛的搜索算法,例如机器翻译、语音识别、文本摘要等任务。它的主要思想是在搜索过程中维护一组可能性最大的候选答案,称为"beam"。在生成每个新的词或符号时,算法会考虑当前所有可能性最大的beam中的每个候选答案,并预测下一个最有可能的符号。

beam search的搜索方法
在beam search中,beam的大小是一个超参数,通常设置为较小的值以控制搜索空间的大小。在每个时间步,beam
search维护beam个概率最高的候选答案,并将它们作为树的下一层。对于每个候选答案,算法计算在给定先前的词或符号情况下,生成下一个词或符号的概率。然后,它从beam中选择概率最高的几个候选答案,这些候选答案成为下一个时间步的beam,继续扩展树。这个过程一直重复到生成出完整的序列或到达了一个预定义的终止条件,例如生成了一个特定的结束符号。

与贪心算法不同,beam search考虑了多个可能的解决方案,可以得到比贪心算法更好的解决方案。但是,beam
search并不能保证找到全局最优解。增加beam的大小可以提高搜索的质量,但会增加计算成本。

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