张捷，chatgpt项目负责人，最近在接受媒体采访时分享了一些他团队怎么让AI学会更好地理解人类语言的经验。

当谈到怎么让AI更好地理解人类语言时，他强调了两个关键方面：数据和算法。下面让我们来看看他是如何解释这两个方面的。

数据在训练AI方面的重要性

数据是教育任何机器学习模型最重要的组成部份。对chatgpt来讲也不例外。张捷说：“让AI学习并理解人类语言需要大量高质量的数据来训练模型。丰富的数据意味着模型能够更快地学会辨认语言的潜伏模式和结构。”

chatgpt的团队使用万事达（Multilingual）知识库来为他们的模型提供必要的数据。这个知识库包括了来自世界各地的超过3亿个句子。但是，使用大量数据的主要挑战在于准确性、可靠性和数据的来源。张捷强调了在选择数据来源时的谨慎：“我们只搜集来自被广泛认可的权威来源的数据。这可以帮助我们下降异常数据的风险，从而减少模型的失误率。”

有效的算法在chatgpt中的利用

除大量的高质量数据，chatgpt的学习进程需要一些基于算法的技能，并需要专门的专业人员进行优化。张捷说：“在模型的学习阶段，我们使用循环神经网络来传递上下文信息，并允许模型在理解句子时进行推理。我们使用自注意力机制来让模型能够‘自我关注’，以便在处理长句子时更加高效。”

自注意力机制，即自我注意力机制，是一个将输入序列中各个位置的表示相互联系起来的机制。这个概念被首次利用于chatgpt的7号版本中。这是一个使模型能够对（原始文本）本身的注意力进行调剂的进程。这意味着，当模型处理愈来愈长的句子时，它可以自动聚焦于更成心义的单词、短语或片断。通过这类方式，模型可以更好地理解人类语言，并生成更加准确的响应。

总结

当讨论如何使AI更好地理解人类语言时，一定要优先斟酌数据和算法。数据的数量、质量和来源非常重要，取得正确的数据可能需要花费大量时间和资源，但这是建立出色AI模型的关键成份之一。算法的选择和优化一样不容忽视。张捷和他的团队对上下文传递、自我关注等算法的利用，使chatgpt能够更好地理解人类语言，生成更加准确和自然的响应。