既然ChatGPT就是猜下一个字的概率，为什么传统的统计模型却做不好？
2023-07-25 阅读 40
传统的统计模型在处理自然语言生成任务时面临一些挑战。其中一个主要挑战是语言的复杂性和多样性。自然语言具有丰富的上下文依赖关系，以及词汇和句法的灵活性。这使得传统的统计模型很难捕捉到语言的复杂性和多样性。
另一个挑战是模型的表示能力。传统的统计模型往往使用基于规则或特征的方法来表示语言，这种表示方法往往需要人工设计特征或规则，限制了模型的表达能力。而ChatGPT使用了深度学习模型，可以自动从数据中学习到更丰富、更高层次的语言表示。
此外，传统的统计模型也面临数据稀疏性的问题。自然语言数据通常是巨大且高度稀疏的，这意味着很多词组合在一起的概率很低，难以准确地估计。而深度学习模型可以通过大规模的训练数据来学习到更准确的概率分布。
综上所述，传统的统计模型在处理自然语言生成任务时面临着复杂性、表示能力和数据稀疏性等挑战，而深度学习模型如ChatGPT则通过利用大规模数据和强大的表示能力来解决这些挑战。
更新于 2023年07月25日
