chatgpt原理图

ChatGPT的原理图如下所示：

输入文本 --> 编码器 --> 解码器 --> 生成文本

ChatGPT使用了一种称为Transformer的神经网络架构。它由编码器和解码器组成。编码器将输入文本编码为一系列向量表示，解码器则根据这些向量生成输出文本。

编码器的任务是将输入文本转换为一系列上下文感知的向量表示。它通过多层自注意力机制来实现这一点。自注意力机制允许模型在生成向量表示时，同时考虑输入文本中的所有位置。这使得模型能够捕捉到全局的语义信息。

解码器的任务是根据编码器生成的向量表示来生成输出文本。它也使用了多层自注意力机制，但在生成每个位置的向量表示时，它还会考虑之前生成的文本。这种机制使得模型能够在生成文本时保持一致性和连贯性。

通过训练大量的文本数据，ChatGPT学习到了语言的统计规律和语义信息。它可以根据输入文本的上下文生成有意义的回复。