ChatGPT背后竟然是這么搞的，不可思議！
我是ChatGPT，最近實(shí)在太火爆了。
很多人以為我非常強(qiáng)大，其實(shí)并不是這樣的，比如，如果你問我：
今天北京天氣如何？
對(duì)不起，我并不知道，我無法獲取實(shí)時(shí)的信息，因?yàn)槲业腉PT4模型的知識(shí)停留在了2021年9月份。你要想獲得實(shí)時(shí)信息，非得通過其他途徑（如插件）不可。
只不過，我的很多回答有點(diǎn)兒通用AI的感覺，我似乎真的能理解你的問題，并且針對(duì)性地進(jìn)行回答。
這和之前的AI完全不同，讓很多人感到震撼。
但是很慚愧，我并不理解我的回答是什么含義，我在我這里，一切都是概率。
我基于概率來生成答案，我一直在和你玩文字接龍游戲。
這聽起來不可思議，但確實(shí)如此，那些看起來很有邏輯的答案靠的都是概率。
我不理解概念，但是必須得找到這些詞匯之間的關(guān)系，這樣才能輸出答案，這個(gè)關(guān)系是用“向量”表示的。
比如我有一個(gè)非常小的詞匯表，包括以下四個(gè)詞：“喵”，“汪”，“貓”，“狗”，它們的向量可能是這樣的：
喵：[0.9, 0.1]
汪：[0.1, 0.9]
貓：[0.8, 0.2]
狗：[0.2, 0.8]
畫成二維坐標(biāo)：
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你一眼就能看出來，“喵”和“貓”具有相似的向量表示，因?yàn)樗鼈儌z的距離比較近。
“汪”和“狗”的向量也相似，它倆的距離也比較近。
這就意味著，我成功地捕捉到了這四個(gè)詞之間的語義關(guān)系，以后就可以利用了。
我不理解“貓”是什么東西，“狗”又是什么含義，但是我知道“貓”和“喵”密切相關(guān)，“狗”和“汪”密切相關(guān)，這就夠了。
這里的向量是二維的，可以在平面中直觀地看出來，在實(shí)際的應(yīng)用中，為了更好地捕捉豐富的語義信息，向量可能有幾百維，幾千維！你的大腦恐怕是想象不出來的。
那你肯定要問了，這些向量是如何生成的？
你得提交數(shù)據(jù)集給我訓(xùn)練??！
圖片
當(dāng)你問“貓喜歡吃什么”的時(shí)候，我會(huì)將問題中的詞匯轉(zhuǎn)成向量。
"貓": [0.9, 0.3]
"喜歡": [0.5, 0.2]
"吃": [0.4, 0.7]
"什么": [0.3, 0.8]
"？": [0.1, 0.1]
然后我將該向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過多層計(jì)算和激活函數(shù)，生成輸出向量。
然后，將輸出向量轉(zhuǎn)換為概率分布：
"魚": 0.6
"骨頭": 0.2
"狗糧": 0.1
"巧克力": 0.05
"水果": 0.05
在這個(gè)概率分布中，"魚" 的概率最高，因此我會(huì)選擇 "魚" 作為回答的一部分。生成的答案可能是：
“貓喜歡吃魚?！?nbsp;
就是這么簡單！
當(dāng)然，這是個(gè)簡單的回答，一般的回答都很長，需要不斷地通過概率來選擇下一個(gè)詞，好像是單詞接龍。
例如：“貓為什么喜歡晚上活動(dòng)?” 這個(gè)問題的答案可能是這么生成的：
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你肯定覺得不可思議：這怎么可能生成“邏輯”上良好的回答呢？
比如碼農(nóng)翻身老劉寫的這幾篇文章：
都開始威脅程序員的核心能力了，厲害不？
我只能說：“大力出奇跡”。模型大到一定程度，就能涌現(xiàn)一些東西出來了。
你閉上眼睛想象一下，整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的文本都擺在我的面前，我把所有的詞匯都提取出來，變成向量，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中瘋狂運(yùn)算，捕捉詞匯、短語和句子在不同上下文中的共現(xiàn)關(guān)系。這種共現(xiàn)關(guān)系包括了概念之間的聯(lián)系、語法結(jié)構(gòu)以及常見的表達(dá)方式等。
這些概率分布能夠指導(dǎo)我生成更接近你們?nèi)祟愖匀徽Z言表達(dá)的答案。
正因?yàn)槲覍W(xué)到的知識(shí)是統(tǒng)計(jì)性質(zhì)的，有時(shí)候我可能會(huì)犯錯(cuò)，“一本正經(jīng)地胡扯”。
實(shí)際上，在概率游戲中，有兩個(gè)方向，一個(gè)叫做BERT，一個(gè)叫做GPT。
BERT就像完型填空，猜中間的字。
GPT就像寫作文，猜下一個(gè)字。
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Google在2018年推出了BERT，在NLP領(lǐng)域引起了巨大的轟動(dòng)。BERT在問答、文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)上都取得了非常好的表現(xiàn)。
但是我的主人堅(jiān)信GPT的潛力，投入了非常龐大的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源，在前途晦暗不明時(shí)有著堅(jiān)定的信念，終于在GPT3.0取得了重大的突破，并由我ChatGPT這個(gè)人人可用的應(yīng)用徹底引爆。
我只能說風(fēng)水輪流轉(zhuǎn)吧。
一個(gè)新事物處于爆發(fā)期，大家會(huì)覺得它什么都能干，對(duì)它產(chǎn)生很多不切實(shí)際的幻想，好奇、興奮、迷茫、焦慮。
過一段時(shí)間以后，大潮褪去，就會(huì)發(fā)現(xiàn)它并沒有那么牛，在很多地方它的能力是有限的。
然后，就會(huì)有人在合適的場景中應(yīng)用它，開發(fā)出真正有用的產(chǎn)品，發(fā)揮出它真正的價(jià)值。
ChatGPT也會(huì)走上這樣的道路，所以要及早地開始探索，抓住先機(jī)。
碼農(nóng)翻身最近建立一個(gè)知識(shí)星球“ChatGPT基地”就在做這樣的事情：
這是個(gè)非常垂直的星球，專門為程序員服務(wù)，目的很單純：
1.幫助程序員盡快掌握ChatGPT這個(gè)優(yōu)秀的工具，找到最優(yōu)的使用方式，最佳的提升工作效率的方法。
ChatGPT已經(jīng)對(duì)程序員產(chǎn)生了根本性的影響：
從小處來講，如果不會(huì)用ChatGPT，肯定干不過熟練使用ChatGPT的程序員。別人用自然語言生成代碼，你還在一行行敲，效率差了十倍百倍。這將直接影響一個(gè)人的工作績效，工作機(jī)會(huì)，工資，獎(jiǎng)金。
一個(gè)初級(jí)程序員使用好ChatGPT，有可能可以和中級(jí)，甚至高級(jí)程序員抗衡。
將來的招聘中，很有可能增加一條：熟練使用ChatGPT的優(yōu)先。
從大處來講，有可能會(huì)導(dǎo)致“從一棵樹跳到另外一棵樹”，“從一個(gè)黑暗森林奔向另外一個(gè)黑暗森林”。
2.探索ChatGPT給程序員帶來的機(jī)會(huì)，如果iPhone出現(xiàn)帶來app開發(fā)一樣，把副業(yè)變成主業(yè)。
ChatGPT肯定會(huì)重構(gòu)很多行業(yè)，比如各種培訓(xùn)，如果把ChatGPT封裝成一個(gè)“蘇格拉底式導(dǎo)師”，完全有可能實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的導(dǎo)師24小時(shí)陪伴，完全涵蓋小學(xué)，中學(xué)的各種學(xué)科，以及成人的IT培訓(xùn)，這里邊肯定有很多機(jī)會(huì)。
當(dāng)然，這是兩個(gè)最主要的目的，加入星球，還可以查看ChatGPT的前沿資訊，優(yōu)質(zhì)資源和項(xiàng)目，ChatGPT的極客玩法等等。
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