Wolfram介绍ChatGPT原理系列。这部分从语言学和生成的角度，讨论了ChatGPT的一些特点和缺点，而我们对ChatGPT是怎么生成具体又有意义的句子，还缺乏非常明确的认知。What

data.一个关键点是，该管道的每个部分都由神经网络实现，其权重由网络的端到端训练确定。换句话说，除了整体架构之外，实际上没有任何东西是“明确设计的”；一切都只是从训练数据中“学到”的。There

them.值得理解的是，从来没有什么真正的“无模型模型”。你使用的任何模型无论如何都有一些特定的底层结构——然后用一组特定的“你可以转动的旋钮”（即你可以设置的参数）来适应你的数据。就ChatGPT

ChatGPT”——从某种意义上说，我们会得到一样什么东西，它能够生成文章长度的单词序列，并带有“正确的整体文章”概率”。但这就是问题所在：甚至没有足够多的英文文本语料，能够帮助推断出这些概率。In

Zoom有344个年收费10万美元以上的大客户（比起上一年增长了141%），这些大客户贡献了公司30%的营收。而这344个大客户里面，有55%的客户在开始付费之前用了起码一次免费的会议；