Chatbot GPT（生成预训练 Transformer）是一种通过大量数据进行预训练的自然语言处理模型，旨在理解和生成人类语言。它使用了自注意力机制来捕捉文本中的各种模式和上下文关系。
我们可以通过一个具体案例来说明ChatGPT是如何使用自注意力机制的：
假设用户输入了以下问题：“纽约市的人口是多少？”
(资料图片仅供参考)
在处理此问题时，ChatGPT首先将句子分解成单词（或子词）序列，然后将这些单词转换成向量。接下来，自注意力机制就发挥作用了：
1. 查询、键和值向量：对于每个单词，模型都会生成查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量。这些向量用于衡量一个单词与其他单词之间的关系。
2. 点积注意力：计算查询向量与所有键向量之间的点积，根据这个得分来衡量句子中其他单词对当前单词的重要性。例如，在这个例子中，“纽约市”和“人口”两个词之间的联系可能非常强烈。
3. 归一化和加权求和：接下来，对这些得分进行归一化（通常使用softmax函数），然后将归一化后的得分与对应的值向量相乘。将这些加权值向量求和，得到一个新的向量，这个向量可以捕捉到关于当前单词的上下文信息。
4. 多头注意力和残差连接：为了捕捉更丰富的信息，GPT模型使用了多头注意力，即在不同的表示子空间内重复执行上述操作。将这些多头注意力的结果拼接后，通过残差连接与原始输入向量相加，然后进行层归一化。
5. 前馈神经网络和残差连接：经过自注意力处理后，向量会经过一个前馈神经网络，再与自注意力的输出相加，然后再进行层归一化。这样，每个单词都生成了一个新的向量，包含了句子中其他单词的上下文信息。
通过多层的自注意力和前馈神经网络，ChatGPT能够捕捉到输入文本中的复杂模式和关系。在这个例子中，模型可能会从大量预训练数据中学到与“纽约市”和“人口”相关的知识。最后，模型会生成一个回答，例如：“纽约市的人口约为840万。”
这就是ChatGPT如何利用自注意力机制来理解和回应用户输入的示例。
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