通俗化理解_我们_理解

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ChatGPT

如何做到词语接龙？

介绍

我们都知道

ChatGPT

是

AIGC

工具，其实就是生成式人工智能。大家有没有想过这些问题🤔️：

我们输入一段话，就可以看见它

噼里啪啦的一顿输出

，那么它的原理到底是什么？

到底它是怎么锁定这些文字，然后把相应的答案输出给我们的？

当我第一次面对这些问题时，我最开始并没有多想，就觉得它很牛就对了 🐮！

带着这些疑问，我们一起开始今天的分享。

原理

在分享之前，我就了解到最开始学习提示词的那一波人真的太辛苦了，资料很稀缺，不像今天一抓一大把，我和一位提示词大佬沟通过，了解到，他们最开始都是从学习原理和概念开始，一句一句提问，一点一滴地探索，时常带着疑问思考它是怎么做到。

其实这也是最好的途径，这样有助于我们了解原理，而不会在遇到各色各样的问题时手足无措。也可以在后期，帮助我们去理解，去编写更加结构化的提示词，来应对复杂的任务！

通过这次学习，我们基本上可以了解到以下几点：

ChatGPT

是怎么理解我们输入内容的含义的？

ChatGPT

回答的时候，它是怎么做到词语接龙式的涌现？

我这边通过观看视频和资料，总结并通俗化的理解了一下，希望对大家有所帮助：

首先，计算机如何可以理解我们提供文字的意思？是需要经历两步。第一步叫做

向量化

，第二步叫做

信息压缩与特征提取

。

向量化是什么？看起来有点蒙圈，其实向量化就是将文字、图像或其他

数据类型

转化为数值形式的一种方法，通常是转化为一串数字，即向量。这个向量可以代表数据的某种特性或信息。