ChatGPT 的原理可以用浅显的语言逐层说明如下： 首先，它获取与迄今为止的文本相对应的 token 序列，并找到表示它们的嵌入（即一组数字的数组）。 然后，在这个嵌入上进行操作，以“标准神经网络方式”，值“逐层流动”到网络的连续层中，从而生成一个新的嵌入（即一个新的数字数组）。 接着，从这个数组的最后一部分生成一个大约有 50,000 个值的数组，这些值将变成不同可能的下一个 token 的概率。 关键是，这个流程的每个部分都是由神经网络实现的，其权重由端到端的网络训练确定。 此外，您还可以通过以下资源更深入地了解：
它有三个基本阶段。首先，它获取与迄今为止的文本相对应的token序列，并找到表示它们的嵌入（即一组数字的数组）。然后它在这个嵌入上进行操作——以“标准神经网络方式”，值“逐层流动”到网络的连续层中——以生成一个新的嵌入（即一个新的数字数组）。然后，它从这个数组的最后一部分中生成一个大约有50,000个值的数组，这些值将变成不同可能的下一个token的概率。（是的，碰巧有大约与英语常用单词相同数量的token被使用，但只有大约3000个token是整个单词，其余的是片段。)关键是，这个流程的每个部分都是由神经网络实现的，其权重由端到端的网络训练确定。换句话说，实际上除了整体架构外，一切都是从训练数据中“学习”的，而不是“显式设计”。然而，在设置体系结构方面有许多细节，这些细节反映了各种经验和神经网络知识。即使这绝对涉及到细节，但我认为谈论其中一些细节仍然很有用，这至少可以让我们了解到构建ChatGPT这样的系统需要多少工作量。首先是嵌入模块。这是GPT-2的草图Wolfram语言表示：
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