为什么国内的类似chatgpt的应用上下文联系都很差？
2023-05-12 阅读 37
这个问题涉及到很多方面，以下是可能的原因：
1. 数据不足或质量差：类似chatgpt的应用需要大量的语料数据来训练模型，如果数据量不足或者质量差，就会导致上下文联系不够紧密。此外，如果数据集的来源比较单一，比如只来自于某个特定领域的文本，也会导致模型在其他领域的表现不佳。
2. 模型结构不合理：类似chatgpt的应用需要采用适当的模型结构来实现上下文联系，如果模型结构不合理，就会导致上下文联系不够紧密。例如，模型的循环神经网络结构可能不够深或者不够宽，或者模型的注意力机制没有被充分利用。
3. 训练技巧不够：类似chatgpt的应用需要采用适当的训练技巧来提高模型的性能。例如，使用更好的优化算法、学习率调度、正则化等方法可以提高模型的泛化能力和上下文联系。
4. 应用场景限制：类似chatgpt的应用往往需要在特定的应用场景下使用，如果应用场景限制过于严格，就会导致模型在其他场景下表现不佳。例如，如果模型的训练数据来自于某个特定的社交媒体平台，就可能无法很好地适应其他平台的应用场景。
更新于 2023年05月18日
