作者：Sam Meng
在過去的幾年內，自然語言處理（NLP）的深度學習模型從循環神經網絡（RNN）進步到了由Google提出的Transformer架構。這一路的研究與突破也帶來了現在備受關注的ChatGPT。ChatGPT具有強大的自然語言解析與文字生成能力，而《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析服務也將結合ChatGPT，為自然語言處理的應用場景帶來全新的體驗，並為其注入更多的創新能量。
ChatGPT的成功建立在多項技術的基礎之上，其中包括模型參數擴展、自監督預訓練和人類回饋強化學習等。從GPT-1到GPT-4，模型的參數量從1億個成長到了1兆個，這使得ChatGPT能夠處理更複雜、抽象的問題，並且從更大的數據集中學習，達到更高水平的文字解析能力和更自然的語言生成效果。
自監督預訓練技術通過學習大量文本數據，自主生成語言，並通過生成前半部分、預測後半部分的方式來學習語言的結構和語義知識。例如，將一個語言片段：「這個週末我打算去…」作為前半部分，模型需生成其後半部分，如：「郊外野餐」。通過這種方式，模型能夠不斷地學習語言的結構和語義知識。相較於傳統的監督式學習，自監督預訓練技術克服了人工標註樣本所帶來的限制和困難，打開了NLP模型的學習大門。
人類回饋強化學習則是通過模型與人類互動來學習改善自身性能。例如，在模型生成一篇文章後，人類專家會對其進行評分，模型則會根據評分來更新參數，以在下一次生成時表現得更好。這種學習方式使得ChatGPT能夠更好地理解和適應人類的需求，進一步提高其文字解析能力和語言生成能力。
《KEYPO大數據關鍵引擎》將推出全台首創「ChatGPT智能輿情分析功能」，這是一套以智能解析聲量數據的創新解決方案，利用ChatGPT強大的能力，高效洞察與掌握聲量波動的原因。透過ChatGPT與《KEYPO大數據關鍵引擎》大數據的結合，就像擁有一位貼身數據分析師，讓原本需要數小時或數天的分析洞察過程縮短至數分鐘。在品牌聲譽、競爭情報、市場趨勢、輿情分析或消費者行為等方面，《KEYPO大數據關鍵引擎》與ChatGPT的緊密結合，將提供更全面的數據解讀，協助您迅速作出明智的決策。
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