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今天我們為大家帶來的文章，深入淺出地闡釋了ChatGPT背后的技術原理，沒有NLP或算法經驗的小伙伴，也可以輕松理解ChatGPT是如何工作的。
ChatGPT是一種機器學習自然語言處理模型的擴展，稱為大語言模型（LLMs）。LLMs能夠讀取學習大量文本數據，并推斷文本中單詞之間的關系。隨著計算能力的進步，大語言模型在過去幾年中得到不斷發展。隨著輸入數據集和參數空間（parameter space）的增加，LLMs的能力也會隨之增加。
語言模型最基本的訓練涉及預測詞單詞序列中的單詞。在一般情況下，這樣就可以觀察到next-token-prediction（模型被給定一個詞序列作為輸入，并被要求預測序列中的下一個詞）和masked-language-modeling（其輸入句子中的一些詞被替換為特殊 token，例如［MASK］，模型被要求預測應該插入到 ［MASK］ 位置的正確的詞）。
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