在我们继续之前，我应该解释一下，为了论述的目的，我大多不会使用 ChatGPT 中的完整系统；相反，我通常会使用更简单的 GPT-2 系统，它有一个很好的特点，即它足够小，可以在标准的台式电脑上运行。

因此，对于我展示的所有内容，包括明确的沃尔弗拉姆语言（Wolfram Language）代码，你可以立即在你的计算机上运行。（点击这里的任何图片都可以复制其背后的代码 —— 译者注：请查看文末的 “原文链接”，在其中点击图片获取代码）。

例如，这里是如何获得上述概率表的。首先，我们必须检索底层的 “语言模型” 神经网：

稍后，我们将看看这个神经网的内部，并谈谈它是如何工作的。但现在我们可以把这个 “网络模型” 作为一个黑匣子应用于我们迄今为止的文本，并要求按概率计算出该模型认为应该选择的前五个词：

这就把这个结果变成了一个明确的格式化的 “数据集”：

如果重复 “应用模型” —— 在每一步中加入概率最高的词（在此代码中被指定为模型的 “决定”），会发生什么：

如果再继续下去会发生什么？在这种情况下（“零温度”），很快就会出现相当混乱和重复的情况：

但是，如果不总是挑选 “顶级” 词，而是有时随机挑选 “非顶级” 词（“随机性” 对应 “温度” 为 0.8）呢？人们又可以建立起文本：

而每次这样做，都会有不同的随机选择，文本也会不同 —— 如这 5 个例子：

值得指出的是，即使在第一步，也有很多可能的 “下一个词” 可供选择（温度为 0.8），尽管它们的概率下降得很快（是的，这个对数图上的直线对应于 n-1 的 “幂律” 衰减，这是语言的一般统计的特点）：

那么，如果继续下去会发生什么？这里有一个随机的例子。它比顶层词（零温度）的情况要好，但顶多还是有点奇怪：

这是用最简单的 GPT-2 模型（来自 2019 年）做的。用较新和较大的 GPT-3 模型，结果更好。这里是用同样的 “提示” 产生的顶部文字（零温度），但用最大的 GPT-3 模型：

这是 “温度为 0.8” 时的一个随机例子：

好吧，ChatGPT 总是根据概率来选择下一个词。但是这些概率从何而来？让我们从一个更简单的问题开始。让我们考虑一次生成一个字母（而不是单词）的英语文本。我们怎样才能算出每个字母的概率呢？

我们可以做的一个非常简单的事情就是取一个英语文本的样本，然后计算不同字母在其中出现的频率。因此，举例来说，这是计算维基百科上关于 “猫”（cat） 的文章中的字母：