例如，如果我们想让模型写一篇关于全球变暖的文章

mamunur96321

的规律”，它的生成方式只是根据上文，猜下一个词的概率。 那它为什么会掌握这么多的知识？那是因为在模型训练过程中，GPT模型会阅读大量的文本数据，然后学习这些文本中的语言规律。 这个过程可以类比为人类学习语言的方式。当我们是婴儿时，我们会通过听父母和周围的人说话，学习语言的规律。 如何定义B端产品及B端产品经理方法论 相较于C端产品，B端产品最大的特点是面向特定领域用户，且数量少得多，但更注重对用户专业领域操作流程的深度挖掘——也就是专业性更强，与业务的结合更紧密。 查看详情 > 比如，我们会学习到“我”通常后面会跟“是”，“你”通常后面会跟“好”等等。这就是一种语言规律。GPT模型就是通过类似的方式，学习语言的规律。 但是，GPT模型的学习能力远超人类。 它可以阅读数以亿计的文本，学习到非常复杂的语言规律。这就是为什么GPT模型可以生成非常自然、连贯的文本。

GPT模型如何学习语言的规律 说到这里，需要我们了解一下GPT模型的内部结构。GPT模型是 购买特殊营销数据 由多层神经网络组成的。每一层神经网络都可以抽取文本的某种特征。比如 第一层神经网络可能会抽取出单词的拼写规律； 第二层神经网络可能会抽取出词性的规律； 第三层神经网络可能会抽取出句子的语法规律等等。 通过这种层层抽取，GPT模型可以学习到非常深层次的语言规律。 当GPT模型生成文本时，它会根据已有的文本，预测下一个单词，整体就是通过这种方式，生成连贯的文本。 当然，这只是一个非常简化的版本。实际上，GPT模型的工作原理还涉及到很多复杂的数学和计算机科学知识。 三、大模型的四种应用技术架构 大模型的厉害之处，其实不止在于它很像我们人学习语言，而更大的作用在于它未来会改变我们的生活和职场。从整体现有最新的架构来看，其实有四种大模型的应用架构，从上往下，依次从简单到复杂。





第一种Prompt指令工程 指令工程听着好像很遥远，其实就是通过下面这个输入框触发的 看上去简单，但这个很考验一个人写prompt的“功力”。 prompt的作用就是通过引导模型生成特定类型的文本。一个好的prompt可以引导模型以期望的方式生成文本。我们可以给模型一个prompt，如“全球变暖是一个严重的问题，因为…”。模型会根据这个prompt生成一篇文章。 这种方法的优点是简单直观，但缺点是可能需要大量的尝试才能找到一个好的prompt。 第二种Function calling函数调用 Function calling是一种更深入的应用架构，它通过调用模型的内部函数，直接获取模型的某些特性。 例如，我们可以调用模型的词向量函数，获取单词的词向量。 这种方法的优点是可以直接获取模型的内部信息，但缺点是需要深入理解模型的内部结构。 第三种RAGRetrieval-Augmented Generation RAG是一种结合检索和生成的应用架构。 在这种方法中，模型首先会检索相关的文本，然后用这些文本作为输入，让模型生成答案。