第387章 鸿钧大战海尔兄弟(第3页)

比如给出一个“今天”，chatgpt就可能会接上“今天晚上吃红烧肉”。

给出“今天星期几？”

它就会在大量的数据中告诉你今天星期一。

当然，仅仅给出“今天”，gpt给出的下文肯定是不唯一的，可能是“今天华国获得世界杯冠军”，也可能是“今天阿美莉卡鸡蛋涨价”，甚至“今天外星人攻打地球”。

究竟gpt是如何选择的呢？

gpt会给出不同答案的概率，最后按照概率分布给出随机的答案，概率越高出现的频率也会越高。概率分布会根据之后强化学习阶段的不同用户反馈来不断进行优化。

越是具体的上文，gpt就能给出越是具体的下文。比如问它“给我写一本游戏开发小说”。

它可能根据相关概率中最高的一些答案，给你杂糅一大堆莫名其妙的内容。

但如果你问它“给我写一本小说，主角重生08年，在高中时代开发了植物大战僵尸，使用了uity引擎……”

然后，它真的可能给你一些满意度较高的内容。

只不过，真要让Ai写出符合作者心意的内容，短时间内很难办到。

与此同时，另一个问题出现了。

当前文很长的时候，如何能快速理解前文信息，再给出接下来的内容呢？

这就是为什么opeAi要使用trasforr模型的原因了，因为其注意力机制。

所谓的注意力，也就是抓重点。

比如一张图片，一位不穿衣服的大姐姐正在浴室里洗澡，重点就是洗澡的大姐姐。

但是在Ai眼中，除了大姐姐还有浴室里的各种东西，沐浴露、洗发水、马桶、毛巾、牙刷、牙膏……

Ai模型只会觉得图里的一切都具有同等权重，没办法及时给出响应，需要人类帮它强调“大姐姐”才行。

所以必须让Ai模型辨别前文中最主要的部分，抓住关键，也就是trasforr架构的主要功能之一。