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ChatGPT等大语言模型到底如何运作，底层逻辑是什么？ChatGPT 等大型语言模型（LLM）是一种由大量文本数据训练的神经网络。这些模型可以生成文本，翻译语言，编写不同类型的创意内容，并以信息丰富的方式回答你的问题。
LLM 的工作原理是通过识别文本中模式来学习语言。然后，它们可以使用这些模式来生成新文本，翻译语言，编写不同类型的创意内容，并以信息丰富的方式回答你的问题。
LLM 的底层逻辑是基于神经网络。神经网络是一种计算机程序，它可以模拟人脑的学习方式。神经网络由大量的连接组成，这些连接可以根据输入数据进行学习和调整。
当 LLM 被训练时，它会被提供大量的文本数据。这些数据可以包括书籍，文章，网站内容等。LLM 会使用这些数据来学习语言中的模式。然后，它可以使用这些模式来生成新文本，翻译语言，编写不同类型的创意内容，并以信息丰富的方式回答你的问题。
LLM 仍在开发中，但它们已经学会了执行许多类型的任务。它们可以生成文本，翻译语言，编写不同类型的创意内容，并以信息丰富的方式回答你的问题。随着 LLM 的不断发展，它们将变得更加复杂和强大。
大语言模型是如何靠概率来“写”出一篇文章：
每一步，ChatGPT都会生成一个带有概率的单词列表。
但若总是选择最高“概率”的单词，通常会得到一篇非常“平淡”的文章。
于是巫术出现了，有一个特定的所谓“温度”参数，它控制了较低排名的单词会被使用的频率。
对于文章生成，我们发现“温度”为0.8效果最好。
概率和随机性，再次显示出神奇的魔力。
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