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GPT概念股票（聊天人工智能ChatGPT概念股票）

發(fā)布時間：2023-03-12 12:48:47 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 138 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于GPT概念股票的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、我想知道MBR和GUID有什么區(qū)別？
2、歌爾股份是chatgpt嗎
3、大華股份為什么不涉及chatgpt
4、BERT詳解（附帶ELMo、GPT 介紹）

GPT概念股票（聊天人工智能ChatGPT概念股票）

一、我想知道MBR和GUID有什么區(qū)別？

MBR分區(qū)為常用分區(qū)模式

GUID分區(qū)不常用,為新分區(qū)模式,現(xiàn)今預(yù)裝WIN8默認(rèn)為GUID分區(qū),各有好處,及缺陷。

最關(guān)鍵的是MBR分區(qū)方案無法支持超過2TB容量的磁盤,也即3TB硬盤以MBR分區(qū)方案分區(qū),有三分之一容量會認(rèn)不到。

以GUID 分區(qū)表(GPT)方案分區(qū)則可認(rèn)到最大18 EB(18X1024GB) 容量的磁盤,新技術(shù)好是好,可是:現(xiàn)今大多電腦2TB以上硬盤只作數(shù)據(jù)盤用的話，在Windows 7/8系統(tǒng)下只需要將硬盤轉(zhuǎn)換為GPT形式即可。

但是如果將GPT硬盤作為系統(tǒng)盤，則必須使用采用了EFI BIOS的主板，同時南橋驅(qū)動還要求兼容Long LBA，還必須安裝64位的操作系統(tǒng)。

擴(kuò)展資料

分區(qū)類型

A、如果需要將行映射到基于列值范圍的分區(qū)時，就使用范圍分區(qū)方法--條件是數(shù)據(jù)可以被劃分成邏輯范圍；當(dāng)數(shù)據(jù)在整個范圍內(nèi)能被均等地劃分時性能最好，明顯不能均分時須使用其他分區(qū)方式。

B、如果數(shù)據(jù)不那么容易進(jìn)行范圍分區(qū)，但為了性能和管理的原因又想分區(qū)時，就使用散列分區(qū)方法--散列分區(qū)方法提供了在指定數(shù)量的分區(qū)中均等地劃分?jǐn)?shù)據(jù)的方法?；诜謪^(qū)鍵的散列值將行映射到分區(qū)中。

C、當(dāng)需要明確地控制如何將行映射到分區(qū)時，就使用列表分區(qū)方法--每個分區(qū)的描述中為該分區(qū)列制定一列離散值。是特意為例三支的模塊化數(shù)據(jù)劃分而設(shè)計(jì)的，可以將無序的和不相關(guān)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分組和組織到一起。不支持多列分區(qū)。

D、組合分區(qū)方法是在分區(qū)中使用范圍分區(qū)方法分區(qū)數(shù)據(jù)，而在子分區(qū)中使用散列分區(qū)方法--適合于歷史數(shù)據(jù)和條塊數(shù)據(jù)兩者，改善了范圍分區(qū)及其數(shù)據(jù)防止的管理型，并提供了散列分區(qū)的秉性機(jī)制的優(yōu)點(diǎn)；實(shí)際數(shù)據(jù)存儲在自分區(qū)，分區(qū)只是個邏輯屬性

文件分配表FAT(File Allocation Table)用來記錄文件所在位置的表格.它對于硬盤的使用是非常重要的，假若丟失文件分配表，那么硬盤上的數(shù)據(jù)就會因無法定位而不能使用了。

不同的操作系統(tǒng)所使用的文件系統(tǒng)不盡相同，在個人計(jì)算機(jī)上常用的操作系統(tǒng)中，DOS 6.x及以下版本和Windows 3.x使用FAT16；OS/2使用HPFS；Windows NT則使用NTFS；而MS-DOS7.10/8.0（Windows 95 OSR2及Windows 98自帶的DOS）及ROM-DOS 7.x同時提供了FAT16及FAT32供用戶選用。其中我們接觸最多的是FAT16、FAT32文件系統(tǒng)。

Windows95 OSR2和Windows 98開始支持FAT32 文件系統(tǒng)，它是對早期DOS的FAT16文件系統(tǒng)的增強(qiáng)，由于文件系統(tǒng)的核心--文件分配表FAT由16位擴(kuò)充為32位，所以稱為FAT32文件系統(tǒng)。在一邏輯盤（硬盤的一分區(qū)）超過 512兆字節(jié)時使用這種格式，會更高效地存儲數(shù)據(jù)，減少硬盤空間的浪費(fèi)，一般還會使程序運(yùn)行加快，使用的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)資源更少，因此是使用大容量硬盤存儲文件的極有效的系統(tǒng)。

參考資料：百度百科分區(qū)表分區(qū)類型

二、歌爾股份是chatgpt嗎

截止2023年2月22日，不是。

根據(jù)企業(yè)公示信息平臺網(wǎng)資料，據(jù)財(cái)聯(lián)社2023年2月10日，歌爾股份在互動平臺表示，公司未涉及AIGC、ChatGPT的技術(shù)或業(yè)務(wù)。

歌爾股份有限公司是中國電聲行業(yè)龍頭企業(yè)，也是全球微電聲領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)廠商。

三、大華股份為什么不涉及chatgpt

大華股份不涉及chatgpt，主要原因是chatgpt是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，而大華股份主要集中在研發(fā)、制造、銷售以及服務(wù)視頻、音頻、圖像、安防和數(shù)字家庭等技術(shù)產(chǎn)品。因此，大華股份不涉及chatgpt這一技術(shù)，而是專注于其他技術(shù)產(chǎn)品的研發(fā)和制造。另外，chatgpt技術(shù)在行業(yè)中還是比較新的，大華股份還沒有投入資源進(jìn)行研發(fā)，也沒有計(jì)劃研發(fā)chatgpt技術(shù)。

四、BERT詳解（附帶ELMo、GPT 介紹）

首先我會詳細(xì)闡述 BERT 原理，然后簡單介紹一下 ELMO 以及 GPT

BERT 全稱為 B idirectional E ncoder R epresentation from T ransformer，是 Google 以 無監(jiān)督的方式利用大量無標(biāo)注文本 「煉成」的語言模型，其架構(gòu)為 Transformer 中的 Encoder（BERT=Encoder of Transformer）

我在 Transformer 詳解中已經(jīng)詳細(xì)的解釋了所有 Transformer 的相關(guān)概念，這里就不再贅述

以往為了解決不同的 NLP 任務(wù)，我們會為該任務(wù)設(shè)計(jì)一個最合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)并做訓(xùn)練，以下是一些簡單的例子

不同的 NLP 任務(wù)通常需要不同的模型，而設(shè)計(jì)這些模型并測試其 performance 是非常耗成本的（人力，時間，計(jì)算資源）。如果有一個能 直接處理各式 NLP 任務(wù)的通用架構(gòu) 該有多好？

隨著時代演進(jìn)，不少人很自然地有了這樣子的想法，而 BERT 就是其中一個將此概念付諸實(shí)踐的例子

Google 在預(yù)訓(xùn)練 BERT 時讓它同時進(jìn)行兩個任務(wù)：

1. 漏字填空

2. 下個句子預(yù)測

對正常人來說，要完成這兩個任務(wù)非常簡單。只要稍微看一下前后文就知道完形填空任務(wù)中 [MASK] 里應(yīng)該填退了；而醒醒吧后面接你沒有妹妹也十分合理(?)

接下來我會分別詳細(xì)介紹論文中這兩個任務(wù)的設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)

在 BERT 中，Masked LM（Masked Language Model）構(gòu)建了語言模型，簡單來說，就是 隨機(jī)遮蓋或替換 一句話里面的任意字或詞，然后讓模型通過上下文預(yù)測那一個被遮蓋或替換的部分，之后 做 Loss 的時候也只計(jì)算被遮蓋部分的 Loss ，這其實(shí)是一個很容易理解的任務(wù)，實(shí)際操作如下：

這樣做的好處是，BERT 并不知道 [MASK] 替換的是哪一個詞，而且 任何一個詞都有可能是被替換掉的，比如它看到的 apple 可能是被替換的詞 。這樣強(qiáng)迫模型在編碼當(dāng)前時刻詞的時候 不能太依賴當(dāng)前的詞 ，而要考慮它的上下文，甚至根據(jù)上下文進(jìn)行 "糾錯"。比如上面的例子中，模型在編碼 apple 時，根據(jù)上下文 my dog is，應(yīng)該 把 apple 編碼成 hairy 的語義而不是 apple 的語義

我們首先拿到屬于上下文的一對句子，也就是兩個句子，之后我們要在這兩個句子中加一些特殊的 token： [CLS]上一句話[SEP]下一句話[SEP] 。也就是在句子開頭加一個 [CLS] ，在兩句話之間和句末加 [SEP] ，具體地如下圖所示

可以看到，上圖中的兩句話明顯是連續(xù)的。如果現(xiàn)在有這么一句話 [CLS] 我的狗很可愛 [SEP] 企鵝不擅長飛行 [SEP] ，可見這兩句話就 不是連續(xù)的 。在實(shí)際訓(xùn)練中，我們會讓這兩種情況出現(xiàn)的數(shù)量為** 1:1**

Token Embedding 就是正常的詞向量，即 PyTorch 中的 nn.Embedding()

Segment Embedding 的作用是用 embedding 的信息讓模型 分開上下句 ，我們給上句的 token 全 0，下句的 token 全 1，讓模型得以判斷上下句的起止位置，例如

Position Embedding 和 Transformer 中的不一樣，不是三角函數(shù)，而是 學(xué)習(xí)出來的

BERT 預(yù)訓(xùn)練階段實(shí)際上是將上述兩個任務(wù)結(jié)合起來，同時進(jìn)行，然后將所有的 Loss 相加，例如

BERT 的 Fine-Tuning 共分為 4 種類型，以下內(nèi)容、圖片均來自臺大李宏毅老師 Machine Learning 課程（以下內(nèi)容圖在上，解釋在下）

為什么要用CLS？

這里李宏毅老師有一點(diǎn)沒講到，就是為什么要用第一個位置，即 [CLS] 位置的 output。這里我看了網(wǎng)上的一些博客，結(jié)合自己的理解解釋一下。因?yàn)?BERT 內(nèi)部是 Transformer，而 Transformer 內(nèi)部又是 Self-Attention， 所以 [CLS] 的 output 里面肯定含有整句話的完整信息 ，這是毋庸置疑的。但是 Self-Attention 向量中，自己和自己的值其實(shí)是占大頭的，現(xiàn)在假設(shè)使用的 output 做分類，那么這個 output 中實(shí)際上會更加看重，而又是一個有實(shí)際意義的字或詞，這樣難免會影響到最終的結(jié)果。但是 [CLS] 是沒有任何實(shí)際意義的，只是一個占位符而已，所以就算 [CLS] 的 output 中自己的值占大頭也無所謂。當(dāng)然你 也可以將所有詞的 output 進(jìn)行 concat，作為最終的 output

首先將問題和文章通過 [SEP] 分隔，送入 BERT 之后，得到上圖中黃色的輸出。此時我們還要訓(xùn)練兩個 vector，即上圖中橙色和黃色的向量。首先將橙色和所有的黃色向量進(jìn)行 dot product，然后通過 softmax，看哪一個輸出的值最大，例如上圖中對應(yīng)的輸出概率最大，那我們就認(rèn)為 s=2

同樣地，我們用藍(lán)色的向量和所有黃色向量進(jìn)行 dot product，最終預(yù)測得的概率最大，因此 e=3。最終，答案就是 s=2,e=3

你可能會覺得這里面有個問題，假設(shè)最終的輸出 s>e 怎么辦，那不就矛盾了嗎？其實(shí)在某些訓(xùn)練集里，有的問題就是沒有答案的，因此此時的預(yù)測搞不好是對的，就是沒有答案

以上就是 BERT 的詳細(xì)介紹，參考以下文章

ELMo是Embedding from language Model的縮寫，它通過無監(jiān)督的方式對語言模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練來學(xué)習(xí)單詞表示

這篇論文的想法其實(shí)非常簡單，但是效果卻很好。它的思路是用 深度的雙向 Language Model 在大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)上訓(xùn)練語言模型 ，如下圖所示

在實(shí)際任務(wù)中，對于輸入的句子，我們使用上面的語言模型來處理它，得到輸出向量，因此這可以看作是一種 特征提取 。但是 ELMo 與普通的 Word2Vec 或 GloVe 不同，ELMo 得到的 Embedding 是 有上下文信息 的

具體來說，給定一個長度為 N 的句子，假設(shè)為，語言模型會計(jì)算給定的條件下出現(xiàn) 的概率：

傳統(tǒng)的 N-gram 模型 不能考慮很長的歷史 ，因此現(xiàn)在的主流是使用 多層雙向 LSTM 。在時刻，LSTM 的第層會輸出一個隱狀態(tài) ，其中，是 LSTM 的層數(shù)。最上層是，對它進(jìn)行 softmax 之后得到輸出詞的概率

類似的，我們可以用 一個反向 來計(jì)算概率：

通過這個 LSTM，我們可以得到。我們的損失函數(shù)是這兩個 LSTM 的加和 :

這兩個 LSTM 有各自的參數(shù) 和，而 Word Embedding 參數(shù) 和 Softmax 參數(shù) 是共享的

為了用于下游（DownStream）的特定任務(wù)，我們會把不同層的隱狀態(tài)組合起來，具體組合的參數(shù)是根據(jù)不同的特定任務(wù)學(xué)習(xí)出來的，公式如下：

GPT 得到的語言模型參數(shù)不是固定的，它會根據(jù)特定的任務(wù)進(jìn)行調(diào)整（通常是微調(diào)），這樣的到的句子表示能更好的適配特定任務(wù)。它的思想也很簡單，使用 單向 Transformer 學(xué)習(xí)一個語言模型 ，對句子進(jìn)行無監(jiān)督的 Embedding，然后 根據(jù)具體任務(wù)對 Transformer 的參數(shù)進(jìn)行微調(diào) 。GPT 與 ELMo 有兩個主要的區(qū)別：

這里解釋一下上面提到的 單向 Transformer 。在 Transformer 的文章中，提到了 Encoder 與 Decoder 使用的 Transformer Block 是不同的。在 Decoder Block 中，使用了 Masked Self-Attention ，即句子中的每個詞都只能對 包括自己在內(nèi)的前面所有詞進(jìn)行 Attention ，這就是單向 Transformer。GPT 使用的 Transformer 結(jié)構(gòu)就是將 Encoder 中的 Self-Attention 替換成了 Masked Self-Attention ，具體結(jié)構(gòu)如下圖所示

訓(xùn)練的過程也非常簡單，就是將 n 個詞的詞嵌入 ( ) 加上位置嵌入 ( )，然后輸入到 Transformer 中，n 個輸出分別預(yù)測該位置的下一個詞

這里的位置編碼沒有使用傳統(tǒng) Transformer 固定編碼的方式，而是動態(tài)學(xué)習(xí)的

Pretraining 之后，我們還需要針對特定任務(wù)進(jìn)行 Fine-Tuning。假設(shè)監(jiān)督數(shù)據(jù)集合的輸入是一個詞序列，輸出是一個分類的標(biāo)簽，比如情感分類任務(wù)

我們把輸入 Transformer 模型，得到最上層最后一個時刻的輸出，將其通過我們新增的一個 Softmax 層（參數(shù)為）進(jìn)行分類，最后用 CrossEntropyLoss 計(jì)算損失，從而根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)調(diào)整 Transformer 的參數(shù)以及 Softmax 的參數(shù) 。這等價于最大似然估計(jì)：

正常來說，我們應(yīng)該調(diào)整參數(shù)使得最大，但是 為了提高訓(xùn)練速度和模型的泛化能力 ，我們使用 Multi-Task Learning，同時讓它最大似然和

這里使用的還是之前語言模型的損失（似然），但是使用的數(shù)據(jù)不是前面無監(jiān)督的數(shù)據(jù) ，而是使用當(dāng)前任務(wù)的數(shù)據(jù) ，而且只使用其中的，而不需要標(biāo)簽

針對不同任務(wù)，需要簡單修改下輸入數(shù)據(jù)的格式，例如對于相似度計(jì)算或問答，輸入是兩個序列，為了能夠使用 GPT，我們需要一些特殊的技巧把兩個輸入序列變成一個輸入序列

ELMo 和 GPT 最大的問題就是 傳統(tǒng)的語言模型是單向的 —— 我們根據(jù)之前的歷史來預(yù)測當(dāng)前詞。但是我們不能利用后面的信息。比如句子 The animal didn’t cross the street because it was too tired 。我們在編碼 it 的語義的時候需要同時利用前后的信息，因?yàn)樵谶@個句子中， it 可能指代 animal 也可能指代 street 。根據(jù) tired ，我們推斷它指代的是 animal 。但是如果把 tired 改成 wide ，那么 it 就是指代 street 了。傳統(tǒng)的語言模型，都 只能利用單方向的信息 。比如前向的 RNN，在編碼 it 的時候它看到了 animal 和 street ，但是它還沒有看到 tired ，因此它不能確定 it 到底指代什么。如果是后向的 RNN，在編碼的時候它看到了 tired ，但是它還根本沒看到 animal ，因此它也不能知道指代的是 animal 。 Transformer 的 Self-Attention 理論上是可以同時關(guān)注到這兩個詞的，但是根據(jù)前面的介紹，為了使用 Transformer 學(xué)習(xí)語言模型，必須 用 Mask 來讓它看不到未來的信息 ，所以它也不能解決這個問題的

根據(jù)上文內(nèi)容預(yù)測下一個可能跟隨的單詞，就是常說的自左向右的語言模型任務(wù)，或者反過來也行，就是根據(jù)下文預(yù)測前面的單詞，這種類型的LM被稱為自回歸語言模型。（GPT,ELMO）GPT 就是典型的自回歸語言模型。ELMO盡管看上去利用了上文，也利用了下文，但是本質(zhì)上仍然是自回歸LM，這個跟模型具體怎么實(shí)現(xiàn)有關(guān)系。ELMO是做了兩個方向（從左到右以及從右到左兩個方向的語言模型），但是是分別有兩個方向的自回歸LM，然后把LSTM的兩個方向的隱節(jié)點(diǎn)狀態(tài)拼接到一起，來體現(xiàn)雙向語言模型這個事情的。所以其實(shí)是兩個自回歸語言模型的拼接，本質(zhì)上仍然是自回歸語言模型。

自回歸語言模型有優(yōu)點(diǎn)有缺點(diǎn)，缺點(diǎn)是只能利用上文或者下文的信息，不能同時利用上文和下文的信息，當(dāng)然，貌似ELMO這種雙向都做，然后拼接看上去能夠解決這個問題，因?yàn)槿诤夏Ｊ竭^于簡單，所以效果其實(shí)并不是太好。它的優(yōu)點(diǎn)，其實(shí)跟下游NLP任務(wù)有關(guān)，比如生成類NLP任務(wù)，比如文本摘要，機(jī)器翻譯等，在實(shí)際生成內(nèi)容的時候，就是從左向右的， 自回歸語言模型天然匹配這個過程 。而Bert這種DAE模式，在生成類NLP任務(wù)中，就面臨訓(xùn)練過程和應(yīng)用過程不一致的問題，導(dǎo)致 生成類的NLP任務(wù)到目前為止都做不太好 。

自回歸語言模型只能根據(jù)上文預(yù)測下一個單詞，或者反過來，只能根據(jù)下文預(yù)測前面一個單詞。相比而言，Bert通過 在輸入X中隨機(jī)Mask掉一部分單詞 ，然后預(yù)訓(xùn)練過程的主要任務(wù)之一是根據(jù)上下文單詞來預(yù)測這些被Mask掉的單詞，如果你對Denoising Autoencoder比較熟悉的話，會看出，這確實(shí)是典型的DAE的思路。那些被Mask掉的單詞就是在輸入側(cè)加入的所謂噪音。類似Bert這種預(yù)訓(xùn)練模式，被稱為DAE LM。

這種DAE LM的優(yōu)缺點(diǎn)正好和自回歸LM反過來，它能比較自然地融入雙向語言模型，同時看到被預(yù)測單詞的上文和下文，這是好處。缺點(diǎn)是啥呢？ 主要在輸入側(cè)引入[Mask]標(biāo)記，導(dǎo)致預(yù)訓(xùn)練階段和Fine-tuning階段不一致的問題 ，因?yàn)镕ine-tuning階段是看不到[Mask]標(biāo)記的。DAE嗎，就要引入噪音，[Mask] 標(biāo)記就是引入噪音的手段，這個正常。

XLNet的出發(fā)點(diǎn)就是：能否 融合自回歸LM和DAE LM兩者的優(yōu)點(diǎn) 。就是說如果站在自回歸LM的角度，如何引入和雙向語言模型等價的效果；如果站在DAE LM的角度看，它本身是融入雙向語言模型的，如何拋掉表面的那個[Mask]標(biāo)記，讓預(yù)訓(xùn)練和Fine-tuning保持一致。當(dāng)然，XLNet還講到了一個Bert被Mask單詞之間相互獨(dú)立的問題。

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