5分钟学懂大模型(9) _ 语义空间和语义动力学：ChatGPT的语言之谜。探索文本背后的意义和规律

ChatGPT如何能够产生连贯的文本内容是一个核心问题。

通过前几章我们了解到,ChatGPT是通过给出当前文本上下文,并为每个候选单词提供一个概率分布,然后按概率选择下一个单词来不断推进文本内容。

但从何处来获取每个单词的这些概率呢?

ChatGPT获取概率的秘密,在于它使用了一个庞大的语言模型来评估不同单词组合在语义上的相似程度。

这个语言模型构建了一个高维的“意义空间”,将每个单词映射到这个空间中不同的位置点上。

通过对海量语料的学习,它建立了单词之间在这个意义空间中的相对位置关系。

当ChatGPT需要选择下一个单词时,它会考虑各个候选单词在当前文本上下文语义下的位置关系。

距离当前上下文语义较近的单词,其概率就会较高。

此外,语言模型中也隐含着一些语义规则,能够通过这些规则为从未在语料中真正出现过的单词组合提供一个初步的概率分布估计。

就如同物理学中的运动定律,语义空间中的单词之间也存在着一定的“语义动力学”关系。

随着文本上下文的变化,各单词在这个语义空间中的位置和关系也在相应改变,这就是语言模型在学习过程中攫取的语义知识。

ChatGPT通过重复应用这个语义动力学模型,能够不断地优化和更新下一个单词的概率分布,从而生成出新的内容。

所以,我们可以说ChatGPT之所以能工作,关键在于它采用语义空间和语义动力学这一概念来建模和描述语言本身的内在规律。

通过深度学习,这个模型得到了极大强化,使ChatGPT能够实现与人类接近的语言产出水平,初步揭示了自然语言处理背后的科学原理。