机器文摘第 021 期

长文

可能是有人炒作的缘故，chatGPT 热度一直不降，连街边买菜的大妈都在讨论这个“人工智能机器人”。

可能是它输出语言的流畅度实在是太接近真实的人类了，用惯了之前那种“智能助理”的人很容易感到震惊。

然而其背后的原理并非像想象的那么复杂，甚至是大力出奇迹的又一个经典样例。

最近关于它的文章也是铺天盖地，各种分析、叫好，很少有冷静下来探讨其背后机理的。

我翻看了几篇之后，发现唯有这篇《chatGPT在做什么以及它为什么好使》比较优秀。读起来比较平和，没有压力。

文章揭示了即使像chatGPT这样的大型语言模型也是一个单词一个单词慢慢往出崩的，并尝试说清楚这么流畅的语言是基于什么来预测后续单词的概率。

前面提到的 chatGPT 模型，体量非常大，据说训练一次就要耗费上千万美元。

作为普通开发者我们是不敢奢望自己上手训练一番。

不过，这里有一篇文章可以让我了解像这样的大模型是如何进行并行训练的。

另外还有个开源的项目，号称可以在较少资源的基础设施上进行 GPT 模型训练，有兴趣的可以试试。

拥有一个电子产品工作室一直是我的一个梦想。

电烙铁、稳压电源、万用表，是我能想到的最基本的设备。

如果还想更完美，可以借鉴这篇文章所介绍的思路，搭建一个电子爱好者工作间。

看到一个关于运气的文章《如何获得好运气》，觉得里面提到的“怎样使得随机的运气变得让好运更加倾向于你”的说法比较有意思。

于是就收录一下。

文章里探讨的问题，很容易让我联想到关于“下雨的时候是飞速跑动淋雨多还是慢慢走淋雨多”的问题。

卡耐基梅隆大学计算机科学在线教程，CMU CS Academy 是卡内基梅隆大学计算机科学学院 (SCS) 的一个项目，其目标是开发一种新颖的、世界级的、在线的、完全免费的交互式高中计算机科学课程。
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根据ai做的图倒推出用于训练模型的原始图，这个网站比较有意思，前一段时间比较火的根据文字生成图片的 AI ，这里可以将根据 AI 生成的图片反推出它当时样本训练的原始图。