小白最想了解的关于GPT的若干问题

ChatGPT的回答是否完全准确？

ChatGPT的回答是否完全准确？ChatGPT的回答不一定完全准确。它基于大量数据进行训练，生成的回答可能包含幻觉一一即生成的信息可能看似准确但实际上是错误的或不存在的信息。这种现象通常是因为模型尝试填充知识空白或解释它未被充分训练的数据。

那如何解决这个问题？

a.对于“幻觉”，目前的解决方案很多，比如这张图展示的，一方面可以对附带的一个知识库里进行搜索，并且通过小模型去检测是否正确，另一方面，结合搜索。
b.对于我们使用者来说，最主要的还是我们自己在使用AI的时候，不能完全信任AI生成的内容，还是需要对于AI有一定判断的能力和意识。善用AI而不是反过来。
3.ChātGPT会不会每次的回答都是一样的？ChatGPT的回答不一定每次都相同。它的回答可能因输入的细微差别或模型运行时的内部状态变化而略有不同。此外，对同一问题的不同表述可能导致生成不同的回答。

使用ChatGPT回答问题需要支付费用吗？

OpenAI官方版本提供的是免费版，但是目前GPT-A仍然需要付费。具体如何使用下文会介绍~

什么是模型微调？

模型微调是机器学习中的一个过程，旨在通过在特定任务的小数据集上继续训练一个已经预训练的模型，来调整和优化模型的参数，以提高模型在特定任务上的表现。可以理解为把一个万能钥匙，再给他往具体某个方向锻炼一下，增强他那个方向的能力。

什么是模型参数？

模型参数是构成机器学习模型的元素，包括用于决定模型行为的权重和偏置。这些参数在训练过程中学习和调整，以最小化误差并提高模型预测的准确性。

模型参数是不是越大越好？

模型参数的数量通常与模型的复杂性和学习能力成正比，但这并不意味着”越多越好”。模型参数数量的适当选择取决于多个因素。同时，我们不只是需要大模型，我们同样有一些场景一些小模型的表现会更好，同时成本更低。

什么是模型里的Token？

在模型中，Token是输入数据的基本单位。在处理文本时，Token通常是单词或子词单位。模型将输入文本分解成Tokens，以便进行进一步的处理和分析。

什么是大模型的训练？

大模型的训练是一个使用大量数据和计算资源，在多个GPU或TPU上进行的过程，旨在训练大型神经网络。这些模型通过调整数百万或数十亿的参数来学习数据中的复杂模式和关系。

什么是大模型的推理？

大模型的推理是指使用训练好的大型模型来进行预测或生成任务的过程。在推理阶段模型使用其学到的知识来解析新输入并生成相应的输出。我们的每一次使用其实就是一次推理：

什么是机器学习？什么是深度学习？

机器学习是A的一个分支，它使计算机系统能够从经验中学习并改进。深度学习是机器学习的一个子集，它使用称为神经网络的复杂结构来学习数据中的高级抽象模式。深度学习特别擅长处理大量的、高维度的数据集。