2.1 3步生成內(nèi)容

如何讓機器像人一樣思考并與人對話？

對于這一問題的原理，OpenAI前首席科學(xué)家伊利亞·蘇特斯克弗（Ilya Sutskever）曾有過通俗但準(zhǔn)確的解釋：“數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人腦的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)學(xué)原理上其實是一樣的。”

為了讓大家更直觀地理解生成式人工智能的工作原理，我們進一步對它的工作流進行了拆分。整體來看，它的工作流一共包含3步。

第一步 “學(xué)習(xí)”：“模型”閱讀了人類說過的所有的話

以GPT為代表的生成式人工智能的大規(guī)模學(xué)習(xí)從“閱讀”海量文本數(shù)據(jù)開始，包括各種書籍、文章等。它通過統(tǒng)計分析和模式識別來掌握人類語言中固有的結(jié)構(gòu)和規(guī)則。這個過程依賴于轉(zhuǎn)換器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，它能夠處理長序列數(shù)據(jù)，并有效捕捉文本中的復(fù)雜模式。結(jié)果是，各模型建立了一個龐大而復(fù)雜的語言知識庫，為后續(xù)的文本生成打下了堅實基礎(chǔ)。

第二步 “賦權(quán)”：把一串詞后面跟著的不同的詞出現(xiàn)的概率記下來

生成式人工智能的核心在于建立“賦權(quán)”系統(tǒng)，這就像為所有可能的詞排序。通過大量的計算，模型計算出每個詞后可能跟隨的詞出現(xiàn)的概率。這依賴于深度學(xué)習(xí)中的反向傳播算法和自注意力機制，這些技術(shù)幫助模型在訓(xùn)練過程中自動優(yōu)化和調(diào)整權(quán)重。這樣的精確計算使得模型能夠理解和預(yù)測句子結(jié)構(gòu)及其合理性，從而生成連貫的文本。

第三步 “生成”：給它若干詞，算出下一個最有可能出現(xiàn)的詞是什么

生成過程是生成式人工智能發(fā)揮其作用的階段。當(dāng)用戶提供一個或多個詞時，模型利用之前學(xué)習(xí)到的建立的“賦權(quán)”系統(tǒng)，迅速計算出下一個最有可能出現(xiàn)的詞。通過溫度（Temperature, T）參數(shù)控制，模型可以在每一步持續(xù)生成新詞，確保生成文本的邏輯性和可讀性。這樣，人工智能就能動態(tài)擴展文本，生成有意義且流暢的句子和段落，從而有效支持寫作和交流任務(wù)。