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什么是“自然语言模型”?

2023-3-20 14:47

来源: 合规小叨客

在自然语言处理领域,基本概念是“语言模型”,即计算句子(单词序列)的概率或序列中下一个单词的概率的模型。在一句话中的单词总是顺序出现的,每个单词都可以通过前面所有单词计算出概率,把所有这些单词的概率相乘,总概率数值越大,说明越像是人类语言。那么是否可以用神经网络来打造这样一个语言模型呢?通过海量的人类语言语料,来训练出一个神经网络,然后向这个神经网络模型输入一句话的前面几个词,这个模型就能计算出这句话的下一个单词。从“基于语法的语言模型”到“基于统计的语言模型”,进而到“基于神经网络的语言模型”,ChatGPT所在的阶段正是“基于神经网络的语言模型”阶段。

ChatGPT使用基于GPT-3.5架构的大型神经网络语言模型,通过强化学习进行训练。OpenAI使用监督学习和强化学习的组合来调优ChatGPT,其中的强化学习组件独一无二,即使用了人类反馈强化学习(RLHF)的训练方法,该方法在训练中使用人类反馈,以最小化无益、失真或偏见的输出。

ChatGPT通过连接大量的语料库来训练模型,强大的学习能力来自于大规模的、海量的文本数据训练,通过对其不断地监督学习、人工纠错、强化学习进行对话模拟,最终形成越来越接近于人类语言的语言模型。
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