(资料图)
为了方便大家从整体了解人工智能训练的过程，避免因为过多的概念影响对整体的理解，我们绘制了这张流程图。
人工智能训练过程图
数据收集：收集用于训练的数据，输出原始数据（未经处理的数据集）数据预处理：清洗和格式化数据，输出预处理数据（适合模型训练的数据）模型初始化：设定模型的初始参数，输出初始化模型（设定初始参数的模型）模型训练：使用数据训练模型，输出训练模型（经过一轮训练的模型）模型评估：评估模型的性能，输出评估结果（模型的性能指标）模型优化：根据评估结果优化模型，输出优化模型（经过优化的模型）模型部署：将模型应用于实际环境，输出最终模型（满足要求的模型）下图是ChatGPT的工作流程简图：
ChatGPT工作流程简图
一、用户输入：用户提供的原始输入。
二、输入处理：处理用户的输入，准备送入模型。
分词器：将输入的文本分解为可以被模型理解的小块（token）。Tokenization：将输入的文本转换为token的过程。三、ChatGPT模型：接收处理后的输入，开始生成回复。
Transformer模型：ChatGPT模型的核心部分，用于理解输入和生成回复。自注意力机制：Transformer模型的关键部分，用于理解输入中的各个部分之间的关系。多头注意力：自注意力机制的一部分，允许模型同时关注输入的多个部分。缩放点积注意力：多头注意力的一部分，计算输入部分之间的关系。生成回复：根据理解的输入和学习到的模式，生成回复。四、输出处理：处理模型生成的输出，准备展示给用户。
反分词器：将模型生成的token重新组合成人类可读的文本。Detokenization：将token转换回文本的过程。五、用户看到回复：用户看到最终的回复。
Token样例
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