可以从哪些方面教孩子学编程，孩子学编程该如何规划

今天小编为大家分享Windows系统下载、Windows系统教程、windows相关应用程序的文章，希望能够帮助到大家！

ChatGPT是一个基于深度学习的语言生成模型。

它的核心技术包括：

自然语言处理（NLP）：ChatGPT使用NLP技术来理解和生成自然语言文本。

语言模型：ChatGPT使用语言模型来预测下一个词语，以生成一段连续的语言。

变分自编码器（VAE）：ChatGPT使用VAE来编码和生成语言表示。

卷积神经网络（CNN）：ChatGPT可能使用CNN来处理文本中的结构信息。

循环神经网络（RNN）：ChatGPT使用RNN来处理序列数据，例如语言中的单词和句子。

注意力机制：ChatGPT使用注意力机制来决定在生成语言时应该重点关注哪些信息。

这些技术共同协作，帮助ChatGPT生成高质量的语言输出。

Transformer 模型第7个知识点，其模型的训练过程如下：

1、第一步，第二步，无论是源输入句子，还是目标输入句子，我们都需要进行单词ID 的初始化，把每个单词都赋值一个不重复的数字

2、然后我们就需要把句子经过word-embedding与positional encoding进行编码（第三，第四步）

3、word-embedding与positional encoding相加后的句子序列传递给Transformer 模型的编码器部分进行注意力机制的计算（第五步）

4、目标序列传递给Transformer 模型的解码器部分进行注意力机制的计算，只是KV矩阵来源于编码器，而Q矩阵来源于解码器（第六步）

5、经过解码器的序列经过一个最后的线性层与softmax后，便生成了目标序列单词ID 的权重值（第七步）

6、根据权重值，我们挑选出最大权重对应的中文文字即可（第八步）

7、然后模型根据优化器进行loss的计算，并进行前向传播进行训练

Transformer的训练过程与预测过程有一些差别，这个我们下次再聊吧#动图详解transformer模型#

家庭教育——科普知识

碎片化学习创造奇迹；碎片化知识是学习的大忌！

能够将碎片化的知识进行整合，建立联系，你就是一个学习的高手！

知识不能改变命运，知识重组可以创造奇迹；知识创新改变命运，知识内化成知识力就OK！

学习的过程，接受时间的检验，高效提升学习力，质量是学习的品质。

学习上质量得到保证，才能聚集能量。

阅读并不是越多越好，阅读的质量决定阅读的品质。阅读的含金量越高，效果越好。

质量可以生成数量，但是一般常规性思维的人，数量根本就不可能转化成质量。

具有高品质思维学习的人，海量是突飞猛进的源泉，可以产生质量，聚焦能量。

海量阅读对于低品质思维的学习过程，是障碍和盲区。

海量阅读对于高品质思维的学习过程，是动力和力量。

学习就是发现的过程，科学的学习，优化的学习，才能有效地促进学习力提升。

学习的方法，循序渐进，触类旁通，举一反三；以一当十，以点带面，纵横拓展；体系构建，思维重构，知识重组，记忆重组。

只有创新学习，融合发展，才能走向高质量学习的捷径。

学习方向，决定成长成才成功的路径。阅读质量，快速成就学习品质和高效提升学习力。

思维品质，决定高质量学习力、创新力和竞争力。

学习的技巧，要能够有的放矢，一针见血，才能实战速成高效，才能活学活用，立竿见影，才能实现跨越式提升和高效发展。

学习的技巧，减少和降低大脑的审美疲劳，提升识记效果，需要形象化辅助助力助推作用。

死记硬背，是学习的大忌 。学科知识点很多，那种机械抽象和漫无目的地死记硬背是无法做到正常有效有序发展引流的过程。

语文学科挖掘体裁、载体、文章、文本、字法、句法、句子、句式、句意、结构、表现、修辞等特点和规律，记忆可以事半功倍，形象化、视觉化着陆，印象深刻。

学习的技巧，就是快速将知识进行形象化、视觉化、歌诀化、编码化、体系化、表格化等高质量处理，形成张力。

学习很简单，思维决定高质量学习发展的过程。搭建思维体系，是最重要的核心技术支撑和保障路径。

除了语文学科以外，几乎都是说明性的学科，逻辑性很强，需要逻辑思维作用发力和形象思维辅助助力助推给力。

形象思维品质的核心作用，就是形象化的过程，助力记忆和识记效果有效提升。

任何学科的学习，语文学科思维是基础，语文有形象思维，语文有逻辑思维，语文有创新思维，语文思维是综合思维力的呈现。

突破语文，突破作文是核心，突破阅读是关键。作文和阅读突破了，语文学习就过关了。

语文学习过关了，其它学科都可以触类旁通，举一反三。学习的技巧，知识闭环，一次螺旋，二次螺旋，三次螺旋，……

螺旋可以单向螺旋，可以复合螺旋；可以同向螺旋，可以逆向螺旋；可以点螺旋，可以线螺旋，可以面螺旋，可以体螺旋等。

体系化构建是高质量学习的呈现过程，不同的学科，应用思维的方法方式不同，但是思维都是相同相通的，互相勾连的，相辅相成，互相作用。

各种学科的语言、载体、定律、原理、公式、符号、术语、概念有别，但是思维是开启所有学科的万能钥匙。

抓住思维这个核心点，一切问题可以迎刃而解了。所有的题型都呈现金字塔，一般题型、中等题型和复杂题型。

把握思维，把握逻辑，学习都是有规律的，有路径的，都是可解的。

只不过是显性和隐性而已；直接和间接而已，间接需要逻辑搭桥，需要转化，需要划归，需要辅助罢了。

图片真漂亮，模型数据流向清晰

人工智能研究所优质科技领域创作者

Transformer 模型第7个知识点，其模型的训练过程如下：1、第一步，第二步，无论是源输入句子，还是目标输入句子，我们都需要进行单词ID 的初始化，把每个单词都赋值一个不重复的数字2、然后我们就需要把句子经过word-embedding与positional encoding进行编码（第三，第四步）3、word-embedding与positional encoding相加后的句子序列传递给Transformer 模型的编码器部分进行注意力机制的计算（第五步）4、目标序列传递给Transformer 模型的解码器部分进行注意力机制的计算，只是KV矩阵来源于编码器，而Q矩阵来源于解码器（第六步）5、经过解码器的序列经过一个最后的线性层与softmax后，便生成了目标序列单词ID 的权重值（第七步）6、根据权重值，我们挑选出最大权重对应的中文文字即可（第八步）7、然后模型根据优化器进行loss的计算，并进行前向传播进行训练Transformer的训练过程与预测过程有一些差别，这个我们下次再聊吧#动图详解transformer模型#

模型的训练过程

人工智能研究所优质科技领域创作者

Transformer 模型第7个知识点，其模型的训练过程如下：1、第一步，第二步，无论是源输入句子，还是目标输入句子，我们都需要进行单词ID 的初始化，把每个单词都赋值一个不重复的数字2、然后我们就需要把句子经过word-embedding与positional encoding进行编码（第三，第四步）3、word-embedding与positional encoding相加后的句子序列传递给Transformer 模型的编码器部分进行注意力机制的计算（第五步）4、目标序列传递给Transformer 模型的解码器部分进行注意力机制的计算，只是KV矩阵来源于编码器，而Q矩阵来源于解码器（第六步）5、经过解码器的序列经过一个最后的线性层与softmax后，便生成了目标序列单词ID 的权重值（第七步）6、根据权重值，我们挑选出最大权重对应的中文文字即可（第八步）7、然后模型根据优化器进行loss的计算，并进行前向传播进行训练Transformer的训练过程与预测过程有一些差别，这个我们下次再聊吧#动图详解transformer模型#

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