文章目录
- 复习一下什么是ChatGPT
- 一、目前优化的项（使用中的感受）
- 二、结合上下文
- 三、断层连续性
- 四、知识跟进
- 总结
复习一下什么是ChatGPT
ChatGPT是基于OpenAI的GPT-3.5架构的语言模型，旨在提供广泛的语言理解和生成能力。它通过训练大量的文本数据来学习语言模式和上下文，并能够回答问题、提供解释、生成文本等。ChatGPT的目标是与用户进行自然而流畅的对话，尽可能满足用户的信息需求。
作为一种强大的语言模型，ChatGPT可以应用于多个领域和场景。它可以用于回答常见问题、提供事实和背景知识，帮助用户解决问题和获取信息。它还可以进行创造性的文本生成，如写作、故事创作和诗歌等。ChatGPT在语言理解和生成方面表现出色，可以适应不同的语境和对话主题。
尽管ChatGPT具有强大的语言处理能力，但它也有一些限制。它的回答和生成是基于其训练数据，因此可能受到数据偏差和误导的影响。它可能无法提供最新的、时效性强的信息，因为它的训练数据截止于2021年9月。此外，由于缺乏实时的上下文和环境信息，它可能无法提供个性化的建议或专业领域的专业知识。
尽管存在这些限制，ChatGPT仍然是一个非常有用和灵活的工具，可以用于多种场景，包括教育、娱乐、辅助决策等。它能够与用户进行交互，并根据用户的输入提供有意义的回答和文本生成。
一、目前优化的项（使用中的感受）
- 结合上下文（强度增强）
- 断层连续性（优化）
- 知识跟进（之前是18年）
- 补充
二、结合上下文
ChatGPT利用上下文来回答问题是通过对输入进行序列化处理和编码来实现的。它基于Transformer架构，其中包含多个自注意力机制的编码器层。
当用户提出一个问题时，ChatGPT首先将问题文本进行编码。然后，它将编码后的问题与之前的对话历史（上下文）进行组合，形成一个完整的输入序列。该序列包括先前的对话回合和当前的问题。
编码器会对这个输入序列进行处理，通过学习上下文中的语义和关联信息。它会分析序列中的每个词汇，并将注意力集中在不同的部分，以理解重要的上下文内容。通过多个编码器层的迭代，ChatGPT能够捕捉到更广阔的上下文信息，并形成对问题的综合理解。
基于编码器的处理，ChatGPT可以从上下文中获取相关的信息，并生成适当的回答。生成的回答可能会涉及之前的对话内容，以便与上下文保持一致，并提供连贯性。它可以结合语言模型的知识和训练数据中的语言模式，以生成合适、连贯且有意义的回答。
通过这种方式，ChatGPT能够利用上下文来理解问题的背景、含义和意图，并生成与之一致的回答。这种上下文敏感的回答机制使得ChatGPT在对话和问答任务中能够更好地适应多样的语境和用户需求。
三、断层连续性
ChatGPT的断层连续性是指在处理对话中的上下文时，它能够保持一定程度的连贯性和理解能力，即使在出现断层或中断的情况下也能够继续适应和回应。
这种断层连续性是通过ChatGPT的序列化处理和自注意力机制来实现的。当新的对话回合开始时，ChatGPT将之前的对话历史与当前的输入组合在一起形成一个完整的序列。这样，模型能够了解之前的上下文，并将其纳入当前的对话中。
即使在对话中出现断层或中断，ChatGPT也能够尽可能地保持对上下文的理解和连贯性。这是因为模型具有自注意力机制，它能够在编码器层级上分配注意力权重，将关注点集中在相关的部分，而不仅仅是最近的输入。
这种注意力机制允许ChatGPT捕捉到跨越对话回合的上下文信息，并将其用于生成连贯的回答。模型可以通过对之前对话历史和当前输入的综合理解，解决断层带来的语境变化和信息丢失。
尽管ChatGPT具有一定的断层连续性，但它仍然有一些限制。长时间的对话历史可能会对模型的性能产生负面影响，并导致信息的混淆或丢失。此外，如果对话的断层过于显著或缺乏足够的上下文线索，模型可能会出现理解错误或生成不准确的回答。
因此，在与ChatGPT进行对话时，保持上下文的连贯性和提供清晰的问题描述是重要的，这有助于模型更好地理解并回应您的需求。
很明显，比起之前的断层式继续，这方面的优化可以说对于代码方面是一个非常方便的功能，大大减少了开发时候去判断它断层上是否存在问题的时间。
四、知识跟进
GPT4的出现，很明显让这个3.5的工具开始成长了。相信在继续收集相关有用的数据后，2023年的知识也无可厚非了。
总结
从这几点就可以发现，短短3个月的时间，它已经将五年的知识全部更新了。目前全球各地方均使用了OpenAI去调用API制作自己的人工智能工具，虽然会有些冒犯，但是我认为实质上依旧是chatgpt，很少一部分能够去新增不同的功能或者是耳目一新的功能。近日微软也开始搞风头，WIN11+BING+CHATgpt的结合，不知道是否会成为以后进化的路线。但我相信，以后到处都会是AI。
