聊天机器人已成为技术领域中的一个热门话题。随着聊天机器人的普及，人们也愈来愈关注AI会不会能够变得更加聪明。 深度学习技术在最近几年来取得了很大的成功。这类人工智能领域的利器，使得机器具有了解析语音、文本的能力，和更加智能、精准的利用。

而人工智能中最受关注的是GPT （Generative Pre-trained Transformer）和 chatbot。其中 GPT 是利用广泛的模型之一。它的出现是基于大量数据训练的，从而得到了强大的文本语言处理能力。本着分享人工智能的原来和方法，本文将会讲授GPT原理和如何使得AI变得更加聪明。

一、GPT是甚么

GPT，即Generative Pre-trained Transformer，是由OpenAI开发的一种基于深度学习技术的自然语言处理模型。它并没有对输入的文本进行分类或是进行语言推理。相反，它的目标是基于文本数据，就像一名作家通过批量大量的文章，梳理出一部小说一样，训练出对话的能力。因此，GPT主要的任务是生成一段新的、符合上下文的文本。

二、GPT是如何工作的

GPT是基于Transformer模型的，在理解GPT前，先来了解一下Transformer的工作方式。

Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络。自注意力机制意味着神经网络能够在工作时自己注意到文本中的哪些部份是相关的。Transformer本质上是一个从源语言到目标语言的算法模型。 更多有关Transformer的内容可以参见：https://mlexplained.com/2017/12/29/attention-is-all-you-need-explained/。

GPT是基于Transformer的一个语言模型。它由多个计算层组成，每一个层中都会与前一个层交互，不断进行计算，终究得到最后一层的结果。这个结果可以被用于生成一段符合上下文的、或对下一段输入进行生成。

在实际使用中，GPT用于生成对话的内容，它会基于输入的文本内容，生成一段符合上下文、联贯流畅的文本。这样，它可以被用于制作聊天机器人、自然语言推理或语言翻译等利用场景。

三、怎么让AI变得更聪明

为了使AI变得更聪明，我们需要建立一个巨大的数据集，并通过公道的训练来提高模型的智能水平。

1. 巨大的语料库

为了提高模型的处理能力，我们需要建立一个公道的语料库。相对GPT⑴和GPT⑵，GPT⑶有着更大的数据素材，从而使得模型可以学习更多文本内容，从而提高模型的智能水平。

2.公道的训练方法

随着训练数据量的增加，我们一样需要公道的训练方法。在训练模型时，我们需要加重对关键词等内容的训练，并希望模型可以通过学习上下文中其他信息，在适当的时间点调剂输出结果。

3.延续的更新

在训练后，我们还需要进行延续的更新，以适应不断变化的数据集和业务需求。只有这样，AI才能不断地趋于聪明，并为人们所使用。

结论

从 GPT及其工作流程、训练和更新，我们了解到AI变得更聪明需要大量数据和机器学习的支持。GPT已演变为聊天机器人、语言推理和翻译等实际利用场景，并将在未来的技术领域中继续发挥重要作用。