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视频讲解

🎉🎉🎉欢迎加入我们本期精彩的科学聊天环节!💡💡💡Stephen Wolfram为我们全方位揭秘ChatGPT的秘密!🔎🔎🔎

视频一开头,Wolfram就向我们揭示了什么是语言模型🧐,以及那神秘的“温度”参数。你知道如何利用Wolfram桌面演示GPT2来生成句子吗?🤓🤓🤓

然后我们深入探讨了一元、二元和N元模型的奥秘,让你明白为什么我们需要模型,以及“模型”的定义是什么。你可能没想到,早期的模型示例其实与比萨斜塔实验有关哦!🍕🍕🍕

紧接着,我们将进入数字识别的世界🔢,探索如何使用神经网络来识别手写数字,并理解关键概念:吸引子。究竟什么是吸引子,它又与神经网络有什么关系呢?

然后我们将一同探究神经网络内部分类时到底发生了什么。😯😯😯还将揭秘如何训练神经网络正确计算函数,以及如何通过梯度下降减小“损失”。

跟着Wolfram,我们还将学习到神经网络的泛化能力,以及监督学习、迁移学习、无监督学习的重要知识。而训练LeNet(手写数字识别器)将带你领略深度学习的无限可能!🚀🚀🚀

在我们的旅程结束前,我们还将一起了解到什么是词嵌入、softmax层、嵌入层以及GPT2如何嵌入单词。ChatGPT的基本架构将被一一解读,包括转换器和注意力块的工作原理。🔍🔍🔍

本期视频更会深入剖析为什么ChatGPT能工作?人类语言中的规则性和结构性是如何让ChatGPT学习到句法语法,以及ChatGPT如何通过所有看到的训练数据学习到归纳逻辑。

在问答环节,我们将探讨人工智能创新图像的创造性,如何使ChatGPT避免有争议的话题,以及人类意识等话题。💬💬💬

最后,我们还将讨论如何训练一个个性化的ChatGPT,让它就像你的克隆体一样行事。听起来是不是很酷?😎😎😎

快来一起加入我们,探索这个充满神秘和知识的世界吧!🎊🎊🎊

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