ChatGPT的工作原理解析
ChatGPT是一款基于GPT-3.5模型的大型语言处理技术，采用变压器架构的自回归模型。模型包括12层编码器和12层解码器，每层具有768个隐藏单元，共有1.2亿参数。训练数据来源于维基百科、新闻、书籍、社交媒体等多种文本数据，通过预训练和微调的方式提高模型性能。预训练过程中，模型无监督学习文本的统计规律和语言结构。用户可以通过搜索关键词了解ChatGPT的工作原理和应用场景。
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ChatGPT是一款基于GPT-3.5模型的大型语言处理技术，采用变压器架构的自回归模型。模型包括12层编码器和12层解码器，每层具有768个隐藏单元，共有1.2亿参数。训练数据来源于维基百科、新闻、书籍、社交媒体等多种文本数据，通过预训练和微调的方式提高模型性能。预训练过程中，模型无监督学习文本的统计规律和语言结构。用户可以通过搜索关键词了解ChatGPT的工作原理和应用场景。