数据知识库是存放在哪里的,模型回答问题的时候,是筛选问答中的关键词从知识库中寻找对应结果进行组合的嘛,那又是如何组合成一段通顺合理的回复和结果

一学一个不吱声

关于大模型如何回答问题以及其数据知识库的运作机制,实际上是一个相对复杂的过程,涉及到多个层次的学习和推理。让我一一解释:

1. 数据知识库存放在哪里?

在大多数 AI 模型中,“知识库” 并不是一个外部的数据库,而是模型通过训练过程中学习到的参数。这些参数(通常称为“权重”)存储了模型在训练数据中学到的模式、规律、关系和事实。简单来说:

• 模型的“知识”其实是嵌入在其网络结构中的,它通过**参数(权重)**的方式“记住”了从训练数据中学到的知识。
• 模型的大小(如 GPT 的数十亿到数万亿个参数)决定了它可以“记住”多少信息。参数越多,模型的表达能力就越强。
• 所以,大模型并不依赖外部存储的问答库,而是依靠其训练过程中学习到的知识。

2. 模型是如何理解问题的?

当你提问时,模型并不是简单地“筛选关键词”,而是通过以下几个步骤来理解并生成答案:

• 解析输入: 首先,模型会将输入的文字转化为向量表示,即每个单词、短语、甚至整个句子会被转换为一组数值。这些数值表示了语言的语法、语义、上下文等信息。
• 注意力机制(Self-Attention): 在 Transformer 架构中,模型通过“自注意力”机制,能够理解句子中不同单词之间的关系。例如,在“模型如何理解问题”这句话中,模型通过自注意力机制理解“模型”和“理解”是有关系的,而且“问题”是模型需要理解的对象。

这个过程比单纯的关键词匹配要复杂得多,它不仅关注单一词汇,还会理解上下文和句子的结构。

3. 生成答案的过程:

模型在理解了问题之后,会根据其学到的知识生成答案。这个过程通常包括以下步骤:

• 检索信息: 在问答任务中,模型首先会通过其内部的知识库(也就是模型的权重)从中“提取”出相关的信息。这不是基于外部查询数据库,而是基于模型内部的表征(embedding)。比如,对于“地球距离太阳多远”的问题,模型已经在训练过程中接触过类似信息,它能生成一个“地球与太阳的平均距离是约1.496亿公里”的回答。

• 组合信息: 生成答案时,模型不仅仅是重复记住的答案,而是通过其生成能力,将已学到的相关信息进行整合和生成。例如,模型可能会整合多个不同领域的信息,生成一个综合的、连贯的答案。

• 上下文推理: 如果问题较复杂(比如多步骤推理的问题),模型会依赖上下文推理来生成答案。比如,如果你先问“太阳是什么?”然后问“太阳和地球有什么关系?”,模型会知道,第二个问题需要结合第一个问题的内容来进行回答。

4. 如何组合成通顺合理的回复:

生成通顺、合理的回答是大模型的强项之一,这个过程涉及到语言模型的生成能力:

• 语言建模: 在训练过程中,模型学到了如何生成符合语法和语义的句子。它通过条件概率来生成每个词。在生成答案时,模型会考虑上下文,生成最可能出现的下一个词。比如,当它知道你的问题是关于地球与太阳的距离时,它会生成相关的数值并将其嵌入合适的语法结构中。

• 词与短语的选择: 在生成过程中,模型通过选择与上下文最相关的词来构建回答。这些选择不是随机的,而是基于模型对语言的理解和对词汇之间关系的学习。例如,“距离”与“天文单位”之间的关联,模型会选择最合适的单位进行回答。

• 连贯性: 通过序列生成(通常是使用自回归模型),模型会一词一词地生成答案。每生成一个词时,它都会考虑到前面的词以及问题的上下文,确保整体回答的连贯性和逻辑性。

5. 模型如何应对新的问题和场景:

由于大模型在训练过程中接触到多样化的语料,它可以应对很多新的问题,甚至是它没有在训练数据中看到过的特定问题。它能够通过类比、推理和上下文分析生成合理的回答。这是因为它已经学会了如何在不同类型的任务中寻找解决方案,而不仅仅是记忆回答。

总结:

• 知识库:模型的“知识”是嵌入在其权重中的,而不是存储在一个独立的数据库里。
• 理解问题:模型通过语言模型和自注意力机制分析输入的文本,理解上下文和语法。
• 生成回答:根据模型学习到的语言规律和知识,模型会生成流畅、合理的回答。它会通过条件概率、上下文推理和语言建模来组合信息。
• 连贯性:模型通过学习大量的文本数据,生成符合语法、逻辑且连贯的回答,而不是单纯的关键词匹配。

换句话说,模型并不是简单地“筛选关键词”并从知识库中提取答案,而是基于对语言的深刻理解,利用内在的权重和上下文信息生成连贯的、符合问题意图的回答。