2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。
每日一猜答案分析：

我用ChatGPT,我用翅膀掀起那天边的排浪歌词是什么意思,我用沉默告诉你我醉了酒什么歌,我用抽卡系统

自己前段时间写了一篇文章《问了ChatGPT 上百个问题后，我断定ChatGPT可以重塑学习范式！》，讲了使用ChatGPT的感受，最近我开始学习GPT的技术原理，原因有三个：

1、工作中有可能要用到GPT，理解GPT的技术原理有利于做出正确的决策，比如某个场景说要用到大模型，我要能判定这是不是个伪命题。

2、自己对新技术还是比较感兴趣的，不仅想知道what，更想知道why，这是对自己的要求。

3、别人如果问我GPT，至少能说出个子丑寅卯，有点干货，毕竟搞数据中台、数据治理、数字化跟AI有千丝万缕的关系。

要理解某个技术的原理，以前只有一种方法，即大量的搜集资料或者找专家咨询，然后自己消化吸收，这种方法耗费的精力很大，而且很多知识点无法找到现成的答案。

现在ChatGPT来了，用ChatGPT来解释GPT的原理，有点“以彼之道还之彼身”的意思，性价比非常高。最近OpenAI正在研究用 GPT-4 解析 GPT-2 样本，从而解决 AI 模型可解释性问题，可见GPT4在这方面的巨大潜力。

我这次一共问了ChatGPT30多个问题，自认为对GPT的技术原理有了大致的了解，当然这并不代表我已经全面理解了GPT，因为我只能问出我知道自己不知道的问题，问不出我不知道自己不知道的东西，因此，一个人的知识越渊博，ChatGPT对他的加持就越大。

由于每个人的知识储备不同，因此问题的内容和数量会有很大差异。假如你搞过机器学习，知道训练和推理的方法，对loss、梯度、参数、激活函数、向量、链式传导、求导、反向传播、CNN、GNN等基本概念有了解，那就能降低问题的数量。反之，则可能会看不懂ChatGPT的回复，这个时候就需要对不懂的概念继续追问，抽丝剥茧，直到全部读懂为止。

任何知识都是一棵大树，你首先得有树干，才能让树枝和树叶有依附之处。AI已经发展了几十年，任何一次进步都是在树干基础上长出的新枝，GPT也不例外，我们要理解GPT，必须去补AI以前的课，否则难以体会GPT那些算法和工程上创新的精妙之处。

下面是我与ChatGPT的对话（蓝字是ChatGPT生成的），也是我的学习旅程，大家跟着我走吧，也许你会觉得问题和内容跳脱，没关系，那只是因为你跟我的知识背景不一样造成的，坚持看到最后。

1、GPT是什么意思，请详细解释

GPT是"Generati【【微信】】"的缩写，即生成性预训练Transformer模型，这是一个由OpenAI开发的大型语言模型。以下是对这个名称的详细解释：

（1）Generative: 这表示模型是"生成性"的，也就是说，它可以生成新的、连贯的文本，而不仅仅是对输入进行分类或预测。例如，你可以给它一个话题或者一个问题，它会生成一段相关的文本作为回答。

（2）Pretrained: 这表示模型在被具体任务使用之前，已经经过了大量的预训练。这种预训练涵盖了大量的文本数据，所以模型可以学习到语言的基本规则和模式。然后，这个预训练的模型可以被"微调"，以使其在特定任务上表现得更好。

（3）Transformer: 这是模型的架构类型。Transformer是一种在自然语言处理（NLP）中广泛使用的模型架构，它利用了一种称为"自注意力"（self-attention）的机制，可以同时处理输入文本中的所有词，而不是像一些早期模型那样逐词处理。这使得模型能更好地理解文本的上下文。

GPT模型有几个版本，最初的GPT后来发展成了GPT-2、GPT-3，以及你现在正在与之交谈的GPT-4。每个版本的模型都比前一个版本更大、更复杂，因此也更能理解和生成复杂的文本。

这种回答百度也能搜到，但至少我知道了三个单词的全称，也知道了要理解GPT，关键是要搞清楚G/P/T这三个关键术语的内涵，这就是好的开始。

ChatGPT对这三者给出了初步的解释，我对回复里面出现的各种术语也是一脸懵逼，比如Transformer提到的“自注意力机制”，我完全不知道它具体是什么意思，有什么价值。

2、GPT中的T是什么意思，用普通人也能听懂的文字解释清楚T的算法原理

我不希望一开始理解的难度就很高，因此提问强调了我的普通人身份，希望ChatGPT解释的能通俗易懂一点，不要把我吓退了：

GPT中的"T"是指"Transformer"，即变换器。普通人也能听懂的解释如下：

GPT是一种自然语言处理的算法，它是由OpenAI开发的，主要用于理解和生成人类语言。GPT基于一种叫做"Transformer"的结构，这种结构是由谷歌的研究员在2017年提出的。Transformer是一种非常强大且高效的深度学习模型，它能够捕捉到文本中的复杂关系，从而使得生成的文本更加自然和连贯。

Transformer的核心思想是"自注意力"（self-attention）机制。简单来说，自注意力机制能够帮助模型更好地关注输入文本中的每个词，并基于这些关注度分配权重，以捕捉词与词之间的关系。这使得模型能够捕捉到长距离依赖、语义和句法关系，从而更好地理解和生成文本。

GPT在训练时会学习大量的文本数据，例如书籍、文章和网页等。通过这个过程，它学会了人类的语言知识和一些常识。在生成文本时，GPT会基于这些学到的知识来预测下一个词，从而生成连贯的文本。这使得GPT能够回答问题、撰写文章、翻译语言等。

答案里给出了Transformer的核心思想是"自注意力"（self-attention）机制，然后简单的解释了下"自注意力"的特点，我很想知道其相对于其他算法的高明之处，以下简称T。

3、T算法相对于其它深度学习算法有什么优势和劣势?

相对于其他深度学习算法，Transformer（T算法）在自然语言处理任务中具有一些显著的优势和劣势。

优势：

（1）并行计算能力：Transformer模型可以在GPU上进行高效的并行计算。与其他模型（如循环神经网络，RNN）相比，Transformer可以同时处理整个序列，而不是按顺序处理，从而提高了计算效率。

（2）长距离依赖：通过自注意力机制，Transformer可以捕捉到文本中长距离的依赖关系。相比之下，RNN和长短时记忆网络（LSTM）在捕捉长距离依赖方面表现得相对较差。

（3）可解释性：自注意力机制使得Transformer具有较好的可解释性。我们可以通过观察注意力权重来分析模型在处理文本时关注的重点。

（4）适用于多种任务：Transformer结构可以广泛应用于自然语言处理任务，如文本生成、翻译、情感分析等。

劣势：

（1）计算和内存资源需求高：由于Transformer的自注意力机制，其计算复杂度和内存需求较高。这可能导致大型Transformer模型在资源有限的设备上难以运行。

（2）缺乏内在顺序感知：虽然自注意力机制有助于捕捉长距离依赖，但Transformer模型天然缺乏对顺序的感知。为解决这个问题，通常需要引入位置编码（positional encoding）。

（3）训练数据需求大：为了训练一个表现良好的Transformer模型，通常需要大量的标注数据。这可能导致在数据较少的场景中，模型表现不佳。

（4）容易产生不一致和无法解释的输出：尽管Transformer模型可以生成流畅且连贯的文本，但有时它可能产生不一致或无法解释的输出。这是因为模型在训练过程中只是学习到了文本数据的统计规律，并不具备真正的理解能力。

答案中说并行计算是T算法的一大优势，并且提到了相对于RNN神经网络的优势，说是可以同时处理整个序列，而不是像RNN那样按顺序处理，我知道这是GPT的一个重点，但我并不清楚这里的并行计算具体是什么意思。

4、请给出并行计算的一个示例

看案例是最直观的。

让我们以机器翻译任务为例，说明并行计算在Transformer模型中的应用。

假设我们有一个训练好的Transformer模型，用于将英语翻译成法语。我们需要翻译以下三个英文句子：

The cat is on the mat.

The dog is in the garden.

The bird is on the tree.

为了加速翻译过程，我们可以利用并行计算在同一时间处理这三个句子。首先，我们需要将这些句子转换成适当的输入格式（通常是词汇表中的索引）。然后，我们可以将这三个句子组合成一个矩阵，使其形状为（3，N），其中N是句子的最大长度。为了处理长度不一致的句子，我们可能需要对较短的句子进行填充（padding）。

接下来，我们将这个矩阵输入到Transformer模型中。由于模型可以同时处理整个序列，我们可以在一个时间步内完成对这三个句子的翻译。在GPU上进行并行计算时，模型会将这些句子同时处理，以提高计算效率。

最后，我们会得到一个输出矩阵，其中包含了三个翻译后的法语句子。我们可以将输出矩阵转换回文本格式，并去除填充部分，得到最终的翻译结果。

通过这种方式，我们可以利用并行计算在同一时间翻译多个句子，从而提高Transformer模型的推理速度。

但这个回答让我想起了另一个问题，我马上提问。

5、训练语料很长，T模型在计算上下文关系时，难道要计算每个词跟所有词的关系，如果句子很长，现实吗？

您提出了一个很好的问题。实际上，在处理非常长的序列时，Transformer模型的计算复杂度和内存需求会变得非常高。这是因为在自注意力机制中，每个词都需要与其他所有词进行交互，导致计算量呈二次方增长。为了解决这个问题，研究人员提出了多种方法来减小计算量和内存需求。

（1）序列截断：在实际应用中，通常会对输入序列设置一个最大长度，例如512个词。如果序列超过这个长度，我们会截断或者分割序列。这种方法可以限制计算量和内存需求，但可能会丢失一些长距离的依赖信息。

（2）分层注意力：一种处理长序列的方法是将注意力机制划分为多个层次。例如，我们可以先在局部范围内计算注意力，然后再在更大范围内计算注意力。这种方法可以降低计算复杂度，同时保留一定程度的长距离依赖信息。

（3）稀疏注意力：稀疏注意力是另一种处理长序列的方法。在这种方法中，我们只计算部分词汇之间的关系，而不是计算所有词汇之间的关系。这可以显著降低计算量和内存需求，但可能会降低模型的精度。

（4）滑动窗口：滑动窗口方法是一种简单的处理长序列的方法。在这种方法中，我们将输入序列划分为多个重叠的子序列，并在每个子序列上计算注意力。这种方法可以降低计算量和内存需求，但可能会丢失子序列之间的依赖信息。

这些方法在不同程度上都能解决Transformer模型处理长序列时的计算和内存问题。在实际应用中，我们可以根据具体任务和性能需求来选择合适的方法。

我知道很多专家能回答这个问题，但回答的完整性可能没ChatGPT好。这个时候我返回问题“T算法相对于其它深度学习算法有什么优势和劣势?”，继续对不解的地方提问，这次是想了解T算法长距离依赖优势是怎么回事。

6、为什么RNN在捕捉长距离依赖方面表现得相对于Transformer较差？

RNN（循环神经网络）在处理序列数据时，主要依赖于其内部的隐藏状态来捕捉输入序列中的信息。然而，在捕捉长距离依赖方面，RNN相对于Transformer表现较差，主要原因有以下几点：

（1）梯度消失与梯度爆炸：当RNN处理长序列时，由于其顺序计算的特性，可能会遇到梯度消失或梯度爆炸问题。梯度消失意味着在训练过程中，长距离依赖的信息可能会丢失或弱化，从而导致模型难以学习这些依赖。梯度爆炸会导致训练过程不稳定，难以收敛。尽管长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等RNN变体在一定程度上缓解了梯度消失问题，但在捕捉非常长距离依赖时仍然具有挑战。

（2）并行计算能力有限：由于RNN的顺序计算特性，其在处理序列时需要按顺序逐个处理词汇，这限制了其在GPU上进行并行计算的能力。相比之下，Transformer可以同时处理整个序列，从而在捕捉长距离依赖时具有更高的计算效率。

（3）自注意力机制：Transformer通过自注意力机制直接计算序列中任意两个词汇之间的关系，这使得模型能够更好地捕捉长距离依赖。而在RNN中，捕捉长距离依赖需要依赖模型在处理序列时的内部状态传递，这可能导致长距离依赖信息的丢失或弱化。

因此，相对于Transformer，RNN在捕捉长距离依赖方面的表现较差。而Transformer凭借自注意力机制、并行计算能力和优化的训练过程，在自然语言处理任务中取得了显著的优势。

由于我已经不太记得RNN的实现原理了，因此无法很好的理解这个答复。但如果我不理解RNN，也就无法理解Transformer的长距离依赖的优势，因此我先得补补RNN的课。

7、RNN的训练步骤是怎么样的，能否浅显易懂的说明？

当然可以。RNN（循环神经网络）是一种用于处理序列数据的神经网络结构。在训练过程中，RNN使用一种称为“反向传播通过时间”（BPTT）的算法。下面是一个简化的RNN训练步骤：

（1）初始化：首先，我们需要初始化RNN的权重矩阵和偏置向量。权重矩阵和偏置向量会在训练过程中进行更新，以使模型能够捕捉序列中的信息。

（2）前向传播：将输入序列逐个输入到RNN中。对于每个输入，我们计算当前时间步的隐藏状态和输出。隐藏状态会根据之前的隐藏状态和当前输入来更新，从而使模型能够捕捉序列的上下文信息。

（3）计算损失：当整个序列处理完毕后，我们会计算RNN的输出与实际目标之间的损失。损失函数通常取决于具体的任务，例如分类任务可以使用交叉熵损失，而回归任务可以使用均方误差损失。

（4）反向传播：接下来，我们需要计算损失关于模型权重和偏置的梯度。这一步通过“反向传播通过时间”（BPTT）算法完成，它实际上是反向传播算法的一个扩展。BPTT从输出层开始，沿着时间步向前传播梯度，直到达到输入层。

（5）更新权重和偏置：根据计算得到的梯度，我们使用优化器（如随机梯度下降、Adam等）来更新RNN的权重矩阵和偏置向量。

（6）重复以上步骤：我们将对整个训练集重复以上步骤，直到满足预设的训练轮数或满足早停准则。在每个训练轮次，我们可以打乱训练集的顺序，以提高训练的稳定

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汤小小

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注册、搜各种教程、给各种指令调教，这样摸索了几天以后，有了一点小心得，我决定让它大展拳脚。

正好公众号接了一个广告，要写一篇带货文案，时间很紧。拍完产品图以后，写文案的时间只剩一天了。

正常来说，一天也够了。但是，广告主给的资料很少，去搜资料明显来不及，我一时没有头绪，不知道从哪儿下笔。

那就让ChatGPT给我头绪吧。我给它发出指令，让它告诉我，这个产品到底要怎么写推广文案。

它3秒钟就给了我答案。但作为一个会写作的人，一看就知道这答案挺靠谱。

看着这个答案，我一下子就有了方向。虽然它给的答案并不完美，但经过几次纠正，基本达到我的要求了。

几分钟时间，一篇文案大纲完成了，帮我节省了大量脑细胞。要知道，写作很难又很花时间的部分，就是构思，即使我这样写了多年的人，也要提前一天开始构思。

接下来，我让它根据大纲生成2000字的文案。这个过程中，遇到了一点点困难，它没有办法一次性生成那么多，于是我一点点拆分，大概花了10分钟，它真的帮我生成了一篇2000字的文案。

我不用到官网和某度上各种横跳着搜索产品资料，以及各种材质的优点缺点，它一键帮我搞定了。

当然，它写得少了一点“人”气，没有那么完美，但是打60分完全没问题。

接下来该我上场了，我用自己的写作能力重新优化一遍，让它达到80分（每个人心里的分数不一样，我觉得一篇优秀的文章是80分，永远没有100分）。

整个过程，用时不到半小时，收入超过万元。而如果不用ChatGPT，从头到尾我自己搞定的话，再快也需要半天时间。

而且很关键的是，自己写不仅更耗时间，还很痛苦很有压力。但用ChatGPT写，不仅效率提升10倍，痛苦程度也从100分直接降到10分。

现在我已经离不开ChatGPT了，每天打开电脑的第一件事，是先把ChatGPT打开，让它给我一点灵感，这样不管写群分享还是文章，都能快速搞定。

02

我们有很多学员在做小红书，大家最头疼的问题，是怎么保持源源不断更新。之前有一位学员，一个月更新了3篇笔记，我说她更新太少了，这样涨不了粉变不了现。

她说不是不想更，是不知道写什么。

我自己也做小红书，和大家的困境类似，每天也是为写什么选题苦恼不已。可以说，我一大半的焦虑，都来自于不知道写什么。

我还是决定用ChatGPT来解决这个问题。

我先给了它一个指令，让它帮我找出10个爆款选题。她刷刷刷就给了我答案。

不是很满意，我继续提更具体的要求，这次出来的几个选题，有好几个都不错，可以直接用。

我选中其中的一个选题，让它写完整笔记。它几秒钟就完成了。

但不是很满意，我继续调教，还给它投喂了优秀笔记，至少让它知道优秀笔记是什么样子嘛。这次，它写出来的已经可以秒杀很多人了。

整个过程，花了不到10分钟。

关键是，我再也没有为小红书选题烦恼过了，只要问问ChatGPT，它总能给我答案。

小红书喜欢的各种表情图片，也不用花时间去找了，它都能帮我搞定。

03

出于好奇，我很想知道，如果一个人不会写作，用ChatGPT会发生什么神奇反应。

正好有位亲戚要写一份实习报告，问我怎么写。

这么好的机会，我必须得抓住，我让她用ChatGPT写。并且告诉她，每一步要怎么操作。

她完全不知道实习报告怎么写，我也不知道，就算知道我也不想写，那种很官方的文字，我真的头疼。

所以我让它先问ChatGPT，实习报告的格式是什么。

我再让她根据这个格式，填上自己的专业，然后，让ChatGPT生成。

1分钟时间，一篇完整的实习报告就写好了。

里面有一些假大空的话，或者不符合她实情的地方，她自己稍微修改一下就好了。

这份实习报告，她苦恼了好久，都想花钱请代写了，没想到用ChatGPT那么快就搞定了。

到这里，我使用ChatGPT的过程也算圆满了，自己用过，教别人用过，新媒体文章写过，公文也教人写过，现在说说结论。

ChatGPT刚出来时，很多人说它要代替人了，这有点夸大其辞制造焦虑。

它不能完全代替人，因为它写出来的文章好不好，跟使用它的人有关。想要达到优秀的程度，还是需要人优化润色。

但也不像有些人说的那么不中用，不能用一句“它写得不行”就否决它。

确切地说，它是一个提高写作效率的神器，你不知道写什么，它可以帮你快速找到选题。

你找不到素材，它能立即给你。

你不知道怎么写，它能告诉你框架并快速成文。你不会取标题，它能一次取100个让你选。

如果你完全不会写作，一写文章就挠头，ChatGPT就是你的写作助手，可以帮你完成你无法完成的任务，你只要知道怎么给指令就好。

如果你会写作，ChatGPT同样是你的写作助手，它可以让你的写作速度瞬间提升10倍。

因为你会写，知道好文章的标准，能更好地掌控ChatGPT，并且能给文章润色优化，那么你的竞争力将提升的不止10倍。

虽然它不能完全代替人，但同等水平下，别人会用你不会，同样会被淘汰，太低效是没有竞争力的。