ChatGPT对话中的递归生成技巧

ChatGPT利用递归生成技术，在与用户的交互中创造连续且一致的对话体验。它通过以下方式实现递归生成：

• 上下文记忆：ChatGPT保留之前的对话历史记录，使其能够跟踪对话主题并生成与上下文相关的响应。

• 令牌化：输入文本被分解成更小的单位（令牌），以便ChatGPT对它们进行处理和预测。

• 预测模型：ChatGPT使用神经网络来预测下一组令牌，基于当前令牌和对话历史。

• 循环过程：生成的令牌被添加到对话历史中，然后模型预测下一个令牌，依此类推，直到生成一个完整的响应。

通过这种递归方法，ChatGPT能够产生看似自然的、连贯的对话，与上下文密切相关。