2.1科技品牌插画公司要点Pompt_通用生产力插画+你想画什么+使用slack和dropbox slack和dropbox风格.png 一家科技公司的一般生产力插图，来自 Slack 和 Dropbox，behance 风格 提示翻译 一...
作者：史蒂芬沃尔弗拉姆（Stephen Wolfram）计算机科学家英美，物理学家。他就是 Mathematica 的首席设计师，《一种新科学》的作者。 ChatGPT 自动生成人类可读文本的能力令人惊叹且出乎意料。但它是如何做到的呢？是否...
ChatGPT 始终根据概率选择下一个单词。但这些机会从何而来？让我们从一个更简单的问题开始。让我们考虑逐个字母（而不是单词）生成英文文本。我们如何计算每个字母的概率？ 我们可以做的一个非常简单的事情就是以英文文本为例，计算不同字母在其中出...
假设您想知道（就像 15 世纪末的伽利略一样）从比萨斜塔每一层投下的炮弹需要多长时间才能落地。无论如何，您都可以对其进行测量并将结果处理到表格中。或者你可以做理论科学的本质：建立一个模型，提供某种计算答案的程序，而不仅仅是测量和记住每个案...
上面的示例涉及对数值数据进行建模，这些数据基本上来自简单的物理学 - 几个世纪以来我们都知道“简单的数学适用”。 但是对于ChatGPT，我们需要建立一个人类语言文本的模型，即由人脑产生的那种。 对于类似的事情，我们还没有（至少现在还没有）...
我们用于图像识别等任务的典型模型如何工作？ 目前最流行、最成功的方法是使用神经网络。 神经网络发明于 20 世纪 40 年代，与今天使用的形式非常接近，可以被认为是大脑工作方式的简单理想化。 人脑中大约有1000亿个神经元（神经细胞），每...
到目前为止，我们一直在讨论“已经知道”如何执行特定任务的神经网络。但神经网络（可能在大脑中也可能）如此有用的原因在于，它们不仅原则上可以执行各种任务，而且还可以逐步“通过示例进行训练”来执行这些任务。 当我们创建一个区分猫和狗的神经网络时...
在过去的十年中，神经网络训练技术取得了许多进步。而且，是的，它通常很漂亮。有时，尤其是当你思考时，你至少可以找到所做的事情的“科学解释”。但大多数内容都是通过反复试验发现的，添加了一些想法和技巧，慢慢积累了有关神经网络使用的重要知识。 有...
神经网络的概念（至少在当前设置中）基本上基于数字。因此，如果我们要将它们用于文本之类的内容，我们需要一种方法来用数字表示文本。 当然，我们可以通过为字典中的每个单词分配一个数字来开始（基本上像 ChatGPT 一样）。然而，有一个重要的想法...
终于准备好讨论 ChatGPT 的底层内容了。是的，它最终是一个巨大的神经网络——目前是所谓的 GPT-3 网络的一个版本，拥有 1750 亿个权重。在很多方面，它与我们讨论过的另一个神经网络非常相似。然而，它是专门为解决语言问题而设计的...
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