GPT 背后的技术原理:解析 Transformer 架构与预训练的关键步骤
它看似神奇,实则背后依托着众多技术原理。这种架构不同于以往循环神经网络按顺序处理数据的方式。预训练是GPT的关键步骤。通过预训练,GPT具备了适应不同类型输入的能力,能够应对各种问题,无论是科学知识还是日常对话。比如,在针对特定领域的问题回答中,微调可以降低答案的偏差。
它看似神奇,实则背后依托着众多技术原理。这种架构不同于以往循环神经网络按顺序处理数据的方式。预训练是GPT的关键步骤。通过预训练,GPT具备了适应不同类型输入的能力,能够应对各种问题,无论是科学知识还是日常对话。比如,在针对特定领域的问题回答中,微调可以降低答案的偏差。