企业越来越多地使用 ChatGPT 来执行各种任务，包括自动化客户服务、产生潜在客户和提供产品信息。根据这份报告，到 2033 年，聊天机器人市场规模将达到惊人的 49 亿美元。
ChatGPT 如何工作
在深入探讨企业如何利用 ChatGPT 发挥优势之前，让我们先快速了解一下 ChatGPT 的工作原理。ChatGPT 背后的底层技术包括两种技术——预训练和推理。
预训练：
预训练是训练 ChatGPT 等 LLM 的第一步。在此步骤中，模型使用大量数据学习预测句子中的下一个单词。这种训练以两种方式进行 – 监督和无监督。监督学习涉及使用所谓的标记数据以及相应的输入和输出来训练机器人。
监督学习与无监督学习
但监督学习在复杂情况下会失效。监督学习需要标 rcs 数据黎巴嫩 记数据，而创建这些数据非常耗时。我们所说的标记数据是指手动更新并产生相应输出的数据。例如，大量问题和答案的数据集，这些数据随时可用。
这就是 LLM 训练在未标记数据上进行的原 个性化客户体验因。未标记数据允许 LLM 学习单词之间的统计关系，然后重现正确的输出。
无监督学习涉及在大量未标记的数 据上训练 LLM。例如，聊天机器人训练可以在大量书籍、网站和文章上进行。然后，该模型将尝试学习句 我们如何才能在人工智能和人类子中单词的顺序、单词之间的关系、短语的含义等模式。最后，该模型现在能够以与其训练时类似的格式重现文本。
Transformers——彻底改变 NLP 的发展方式
培训 LLM 曾经是一项艰巨的任务，但 Transformers 的出现改变了这一切。自 2017 年 Google AI 推出 Transformers 以来，LLM 培训发生了一场革命。
Transformer 关注句子的不同部分，这使 在短信中 它们能够理解单词和短语之间的关系。这使它们能够生成连贯且语法正确的文本。
Transformer 终有一天会改变我们与计算机交互的方式，并且是人工智能领域最令人兴奋的研究领域之一。Transformer 由多个层组成，而每个层又由子层组成。