假设你在GPT中输入：“猫为什么喜欢抓老鼠？”
你有没有想过gpt是怎么理解并生成答案的呢？😄
步骤 1：输入解析与语义理解
输入文本：
用户输入：“猫为什么喜欢抓老鼠？”
处理过程：
-
分词（Tokenization）：
GPT 将输入拆分为词元（Token），例如：
["猫", "为什么", "喜欢", "抓", "老鼠", "？"]
（注：实际使用 BPE 算法处理子词，如“抓老鼠”可能拆分为“抓”+“老鼠”） -
词向量化（Embedding）：
每个词被转换为高维向量（例如 768 维），捕捉其语义。- “猫” → 向量包含“动物”“宠物”“捕猎者”等语义。
- “抓” → 向量包含“动作”“捕猎”“爪子”等语义。
- “老鼠” → 向量包含“猎物”“小型动物”“食物”等语义。
-
自注意力计算：
- 模型通过自注意力机制，分析词之间的关系：
- “猫”与“抓”：强关联（猫的典型行为）。
- “抓”与“老鼠”：因果关系（抓的对象是老鼠）。
- “为什么”与整句：提示需要解释原因。
- 通过注意力权重，模型聚焦关键信息：“猫→捕猎者”，“抓→行为动机”，“老鼠→猎物”。
- 模型通过自注意力机制，分析词之间的关系：
步骤 2：语义推理与知识调用
预训练知识激活：
GPT 在预训练阶段学习了大量与“猫捕猎”相关的文本，例如：
- “猫是食肉动物，捕猎老鼠是本能。”
- “老鼠是猫的天然猎物。”
- “猫通过捕猎练习生存技能。”
逻辑链构建：
模型基于输入和知识库，构建推理路径：
问题：猫为什么抓老鼠？
→ 猫的生物学分类（食肉动物）
→ 捕猎是猫的本能行为
→ 老鼠是常见的猎物
→ 捕猎对猫的生存意义（食物、技能练习）
步骤 3：生成答案
逐词生成：
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初始输入：
Input: "猫为什么喜欢抓老鼠？ 答：" -
预测第一个词：
- 模型计算“猫”“抓”“老鼠”等词的上下文表示。
- 预测下一个词可能是“猫”（概率 30%）、“因为”（概率 50%）或“老鼠”（概率 20%）。
- 选择概率最高的“因为”。
-
扩展生成：
- 输入变为：“猫为什么喜欢抓老鼠？ 答：因为”
- 继续预测后续词：
- “猫是”→“食肉动物”→“，它们”→“本能地”→“捕猎”→“老鼠”→“以获取”→“食物”→“或练习”→“技能”→“。”
- 最终生成完整回答：
答：因为猫是食肉动物，本能地捕猎老鼠以获取食物或练习生存技能。
采样策略：
- 若使用 Temperature=0（贪心搜索）：选择概率最高的词，答案较固定。
- 若使用 Temperature=0.7（随机采样）：可能生成变体，如：
“猫捕猎老鼠是祖先遗传的本能行为，帮助它们维持捕食能力。”
关键点总结：
| 步骤 | 核心操作 | 示例中的体现 |
|---|---|---|
| 语义理解 | 自注意力捕捉词间关系 | 关联“猫→捕猎者”“老鼠→猎物” |
| 知识调用 | 激活预训练的生物学知识 | 调用“食肉动物”“本能行为”等概念 |
| 逻辑推理 | 构建因果链 | “本能→捕猎→食物/技能” |
| 生成控制 | 基于概率采样生成连贯文本 | 选择“因为→食肉动物→本能地→捕猎”等词 |
补充说明：
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无显式知识库：
GPT 不存储事实数据库，而是通过预训练学习文本中的统计规律（如“猫”常与“捕猎”“老鼠”共现）。 -
上下文敏感：
若输入改为“动画片里的猫为什么抓老鼠？”，模型会转向解释“娱乐性行为”而非生物学原因。 -
幻觉风险：
如果预训练数据中缺乏相关事实，GPT 可能生成错误答案（如“猫抓老鼠是为了保护人类”）。
通过这个例子，可以看出 GPT 并非“死记硬背”，而是通过 上下文关联 和 概率推理 动态生成符合语义的答案。
