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吴家骥解释说这种模型的能力是根据已知的输入序列如人类输入的文本语言或者动物发出的声音预测后续序列数据如后续的文本或者声音信号例如当我们输入对不起时颁丑补迟骋笔罢会预测可能应该回复没关系模型之所以能够学会这种对应关系是因为它通过学习来自互联网或者各种文献中的海量文本从统计上发现了对不起和没关系这个组合出现的次数最多也就是说当出现对不起时从概率上讲后续文本出现没关系的可能性最大当模型学习到足够多的这种对话的对应关系时它就可以根据人类的问题作出相应的回答
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