生成式 AI 助攻！整合輿情分析系統 開創大數據分析新篇章

在過去的幾年內，自然語言處理（NLP）的深度學習模型從循環神經網絡（RNN）進步到了由Google提出的Transformer架構。這一路的研究與突破也帶來了現在備受關注的ChatGPT。ChatGPT具有強大的自然語言解析與文字生成能力，而《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析軟體也將結合生成式AI，為自然語言處理的應用場景帶來全新的體驗，並為其注入更多的創新能量。

ChatGPT的成功建立在多項技術的基礎之上，其中包括模型參數擴展、自監督預訓練和人類回饋強化學習等。從GPT-1到GPT-4，模型的參數量從1億個成長到了1兆個，這使得ChatGPT能夠處理更複雜、抽象的問題，並且從更大的數據集中學習，達到更高水平的文字解析能力和更自然的語言生成效果。

自監督預訓練技術通過學習大量文本數據，自主生成語言，並通過生成前半部分、預測後半部分的方式來學習語言的結構和語義知識。例如，將一個語言片段：「這個週末我打算去…」作為前半部分，模型需生成其後半部分，如：「郊外野餐」。通過這種方式，模型能夠不斷地學習語言的結構和語義知識。相較於傳統的監督式學習，自監督預訓練技術克服了人工標註樣本所帶來的限制和困難，打開了NLP模型的學習大門。

人類回饋強化學習則是通過模型與人類互動來學習改善自身性能。例如，在模型生成一篇文章後，人類專家會對其進行評分，模型則會根據評分來更新參數，以在下一次生成時表現得更好。這種學習方式使得ChatGPT能夠更好地理解和適應人類的需求，進一步提高其文字解析能力和語言生成能力。

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