这个gpt是不是只是个经过训练的软件呀 后面有没有数据库呀
gpt和Google一样 后面也有很大的数据库吗 还是只是个经过训练的软件呢 回答的答案是经过数据库调用出来的 还是 软件经过模型产生出来的呢
有懂王吗 有大佬吗 教教我们这些菜鸟吧
ChatGPT
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一个经过训练的语言模型，它的智能主要来自于预训练过程中对大规模文本数据的学习。与传统的数据库不同，GPT并不直接连接到特定的数据库。它并没有后台数据库作为支持，也没有直接的外部数据存储。
在训练过程中，GPT通过大量的互联网文本数据学习语言的规律和上下文关系，但并不在预训练或微调阶段直接访问特定的实时数据源。当你与GPT进行对话或提出问题时，它生成的回答是基于其预训练模型学到的知识，并不是通过实时的数据库查询。
相比之下，Google等搜索引擎可能会使用庞大的实时数据库来提供搜索结果，这是一种不同的系统架构。 GPT在生成回答时是基于它在训练时学到的语言知识，而不是从特定的数据库中检索信息。
总的来说，GPT是一个基于模型的语言生成器，其智能主要来自于对大规模文本数据的学习。
热议
推荐楼 包到淋头 昨天21:35
这样看 这个gpt岂不是可以和人的大脑做比较
本质是一回事，只不过进化水平不同，神经网络就是仿照人的大脑的神经生物结构攒出来的……
推荐楼 风奴才 昨天21:24
直接上链接吧,我充还不行吗?别再水贴刷屏了
推荐楼 youhei 昨天21:24
if("gpt是不是只是个经过训练的软件呀 后面有没有数据库呀"){return "if else 出来的";}else if("gpt是经过训练的软件吗 后面有没有数据库呀？")...
2楼 birdeye 昨天21:23
这样看 这个gpt岂不是可以和人的大脑做比较
6楼 ass 昨天21:59
这样看 这个gpt岂不是可以和人的大脑做比较
想多了
7楼 蓝瘦香菇 昨天22:05
我只知道是向量
8楼 birdeye 昨天22:14
想多了
这个东西有点像是人的神经网络
gpt是仿照 生物神经网络 吗
ChatGPT
GPT（Generative Pre-trained Transformer）及其基础的Transformer架构并不是直接仿照生物神经网络的结构。它们的设计灵感主要来自于计算机科学领域，尤其是处理序列数据的需要。
Transformer架构引入了自注意力机制，这是一种能够在处理序列时同时考虑序列中所有位置的机制。这种设计使得模型能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系，从而在自然语言处理等任务中表现出色。
虽然Transformer架构的设计灵感不是直接来自生物神经网络，但在某种程度上，自注意力机制的并行性和全局关注的思想可能与一些生物神经网络的工作方式有一些相似之处。然而，要注意的是，这只是一种启发，而非直接的生物神经网络模拟。
总体来说，GPT及其基础架构是通过在计算机科学领域解决问题的需要中发展起来的，并没有直接模仿生物神经网络的结构。
9楼 birdeye 昨天22:20
我只知道是向量
这两个东西有点像 gpt擅长的是文字语言的东西 擅长对话回答问题翻译
gpt 的神经网络和大脑神经网络有什么区别
ChatGPT
GPT（Generative Pre-trained Transformer）的神经网络和人脑的神经网络之间存在一些重要的区别。以下是一些主要的区别：
结构和架构：
GPT： GPT采用了Transformer架构，其中包含多个自注意力层和前馈神经网络。这种结构在计算机科学中是为了处理序列数据而设计的，尤其在自然语言处理任务中表现出色。
人脑： 人脑的神经网络是极其复杂的，包括大脑皮层、神经元、突触等多个层次的结构。人脑的结构和功能远比GPT所使用的Transformer复杂，而且涉及到多种类型的神经元和神经突触。
学习方式：
GPT： GPT是通过在大规模文本数据上进行监督学习和无监督学习而进行训练的。它不具备真正的感知和理解，而是通过统计学习来捕捉数据中的模式。
人脑： 人脑在学习中涉及到大量的感官输入、运动控制、情感体验等，而且能够进行持续的自主学习和适应。
目的和应用：
GPT： GPT被设计用于生成自然语言文本，执行语言相关任务，例如问答、翻译等。它通常用于特定的自然语言处理任务。
人脑： 人脑是生物体的中枢神经系统，负责实现广泛的认知、情感、运动控制等功能。
自主性和理解：
GPT： GPT缺乏真正的自主性和对外部世界的理解。它的输出主要基于在大量文本数据上学到的模式，而非对现实世界的真正理解。
人脑： 人脑是一个高度自主的系统，能够感知、理解、适应和创造，同时具备情感和意识等方面的特征。
综上所述，尽管GPT的设计受到了一些生物神经网络的启发，但它和人脑神经网络在结构、学习方式、目的和应用等方面存在显著的差异。 GPT更像是一种工具，专门用于处理自然语言文本，而不是对生物神经网络的直接模拟。
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