ChatGPT在金融营销领域的应用(2)

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02 模型训练

模型训练阶段，ChatGPT使用了Transformer网络架构来训练模型，以预测下一个词或一段话的概率。Transformer网络结构的核心是自注意力机制，该机制能够使模型在计算每个位置的表示时，考虑到所有其他位置的信息。这种机制可以使模型更好地理解文本中的上下文关系，并且能够捕捉到文本中的长期依赖关系。Transformer的模型架构如下图所示：

Transformer 模型结构
具体来说，Transformer的模型各部分功能如下：
1. 输入嵌入（Input Embedding）
将输入序列中的每个元素转换成向量表示，通常使用预训练的词向量或字符向量来表示。
2. 位置编码（Positional Encoding）
将输入序列中每个元素的位置信息编码到向量中，以便模型能够识别其在序列中的位置。
3. 编码器（Encoder）
将输入序列经过多个编码器层进行处理，每个编码器层包含一个自注意力子层和一个全连接前馈神经网络子层。在自注意力子层中，模型会计算每个输入元素与其他元素之间的关系，以便更好地捕捉序列中的依赖关系。随后，在全连接前馈神经网络子层中，模型会对每个元素进行进一步的处理，以便模型更好的提取特征。
4. 解码器（Decoder）
将编码器的输出序列经过多个解码器层进行处理，每个解码器层包含一个自注意力子层、一个编码器－解码器注意力子层和一个全连接前馈神经网络子层。其中，编码器－解码器注意力子层会计算输入序列和输出序列之间的关系，以便实现翻译等NLP任务。