GPT概念股票（聊天人工智能ChatGPT概念股票）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于GPT概念股票的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、我想知道MBR和GUID有什么区别？

• 2、歌尔股份是chatgpt吗

• 3、大华股份为什么不涉及chatgpt

• 4、BERT详解（附带ELMo、GPT 介绍）

一、我想知道MBR和GUID有什么区别？

MBR分区为常用分区模式

GUID分区不常用,为新分区模式,现今预装WIN8默认为GUID分区,各有好处,及缺陷。

最关键的是MBR分区方案无法支持超过2TB容量的磁盘,也即3TB硬盘以MBR分区方案分区,有三分之一容量会认不到。

以GUID 分区表(GPT)方案分区则可认到最大18 EB(18X1024GB) 容量的磁盘,新技术好是好,可是:现今大多电脑2TB以上硬盘只作数据盘用的话，在Windows 7/8系统下只需要将硬盘转换为GPT形式即可。

但是如果将GPT硬盘作为系统盘，则必须使用采用了EFI BIOS的主板，同时南桥驱动还要求兼容Long LBA，还必须安装64位的操作系统。

扩展资料

分区类型

A、如果需要将行映射到基于列值范围的分区时，就使用范围分区方法--条件是数据可以被划分成逻辑范围；当数据在整个范围内能被均等地划分时性能最好，明显不能均分时须使用其他分区方式。

B、如果数据不那么容易进行范围分区，但为了性能和管理的原因又想分区时，就使用散列分区方法--散列分区方法提供了在指定数量的分区中均等地划分数据的方法。基于分区键的散列值将行映射到分区中。

C、当需要明确地控制如何将行映射到分区时，就使用列表分区方法--每个分区的描述中为该分区列制定一列离散值。是特意为例三支的模块化数据划分而设计的，可以将无序的和不相关的数据集进行分组和组织到一起。不支持多列分区。

D、组合分区方法是在分区中使用范围分区方法分区数据，而在子分区中使用散列分区方法--适合于历史数据和条块数据两者，改善了范围分区及其数据防止的管理型，并提供了散列分区的秉性机制的优点；实际数据存储在自分区，分区只是个逻辑属性

文件分配表FAT(File Allocation Table)用来记录文件所在位置的表格.它对于硬盘的使用是非常重要的，假若丢失文件分配表，那么硬盘上的数据就会因无法定位而不能使用了。

不同的操作系统所使用的文件系统不尽相同，在个人计算机上常用的操作系统中，DOS 6.x及以下版本和Windows 3.x使用FAT16；OS/2使用HPFS；Windows NT则使用NTFS；而MS-DOS7.10/8.0（Windows 95 OSR2及Windows 98自带的DOS）及ROM-DOS 7.x同时提供了FAT16及FAT32供用户选用。其中我们接触最多的是FAT16、FAT32文件系统。

Windows95 OSR2和Windows 98开始支持FAT32 文件系统，它是对早期DOS的FAT16文件系统的增强，由于文件系统的核心--文件分配表FAT由16位扩充为32位，所以称为FAT32文件系统。在一逻辑盘（硬盘的一分区）超过 512兆字节时使用这种格式，会更高效地存储数据，减少硬盘空间的浪费，一般还会使程序运行加快，使用的计算机系统资源更少，因此是使用大容量硬盘存储文件的极有效的系统。

参考资料：百度百科 分区表分区类型

二、歌尔股份是chatgpt吗

截止2023年2月22日，不是。

根据企业公示信息平台网资料，据财联社2023年2月10日，歌尔股份在互动平台表示，公司未涉及AIGC、ChatGPT的技术或业务。

歌尔股份有限公司是中国电声行业龙头企业，也是全球微电声领域领导厂商。

三、大华股份为什么不涉及chatgpt

大华股份不涉及chatgpt，主要原因是chatgpt是一种机器学习技术，而大华股份主要集中在研发、制造、销售以及服务视频、音频、图像、安防和数字家庭等技术产品。因此，大华股份不涉及chatgpt这一技术，而是专注于其他技术产品的研发和制造。另外，chatgpt技术在行业中还是比较新的，大华股份还没有投入资源进行研发，也没有计划研发chatgpt技术。

四、BERT详解（附带ELMo、GPT 介绍）

首先我会详细阐述 BERT 原理，然后简单介绍一下 ELMO 以及 GPT

BERT 全称为 B idirectional E ncoder R epresentation from T ransformer，是 Google 以 无监督的方式利用大量无标注文本 「炼成」的语言模型，其架构为 Transformer 中的 Encoder（BERT=Encoder of Transformer）

我在 Transformer 详解 中已经详细的解释了所有 Transformer 的相关概念，这里就不再赘述

以往为了解决不同的 NLP 任务，我们会为该任务设计一个最合适的神经网络架构并做训练，以下是一些简单的例子

不同的 NLP 任务通常需要不同的模型，而设计这些模型并测试其 performance 是非常耗成本的（人力，时间，计算资源）。如果有一个能 直接处理各式 NLP 任务的通用架构 该有多好？

随着时代演进，不少人很自然地有了这样子的想法，而 BERT 就是其中一个将此概念付诸实践的例子

Google 在预训练 BERT 时让它同时进行两个任务：

1. 漏字填空

2. 下个句子预测

对正常人来说，要完成这两个任务非常简单。只要稍微看一下前后文就知道完形填空任务中 [MASK] 里应该填 退了 ；而 醒醒吧 后面接 你没有妹妹 也十分合理(?)

接下来我会分别详细介绍论文中这两个任务的设计细节

在 BERT 中，Masked LM（Masked Language Model）构建了语言模型，简单来说，就是 随机遮盖或替换 一句话里面的任意字或词，然后让模型通过上下文预测那一个被遮盖或替换的部分，之后 做 Loss 的时候也只计算被遮盖部分的 Loss ，这其实是一个很容易理解的任务，实际操作如下：

这样做的好处是，BERT 并不知道 [MASK] 替换的是哪一个词，而且 任何一个词都有可能是被替换掉的，比如它看到的 apple 可能是被替换的词 。这样强迫模型在编码当前时刻词的时候 不能太依赖当前的词 ，而要考虑它的上下文，甚至根据上下文进行 "纠错"。比如上面的例子中，模型在编码 apple 时，根据上下文 my dog is，应该 把 apple 编码成 hairy 的语义而不是 apple 的语义

我们首先拿到属于上下文的一对句子，也就是两个句子，之后我们要在这两个句子中加一些特殊的 token： [CLS]上一句话[SEP]下一句话[SEP] 。也就是在句子开头加一个 [CLS] ，在两句话之间和句末加 [SEP] ，具体地如下图所示

可以看到，上图中的两句话明显是连续的。如果现在有这么一句话 [CLS] 我的狗很可爱 [SEP] 企鹅不擅长飞行 [SEP] ，可见这两句话就 不是连续的 。在实际训练中，我们会让这两种情况出现的数量为** 1:1**

Token Embedding 就是正常的词向量，即 PyTorch 中的 nn.Embedding()

Segment Embedding 的作用是用 embedding 的信息让模型 分开上下句 ，我们给上句的 token 全 0，下句的 token 全 1，让模型得以判断上下句的起止位置，例如

Position Embedding 和 Transformer 中的不一样，不是三角函数，而是 学习出来的

BERT 预训练阶段实际上是将上述两个任务结合起来，同时进行，然后将所有的 Loss 相加，例如

BERT 的 Fine-Tuning 共分为 4 种类型，以下内容、图片均来自台大李宏毅老师 Machine Learning 课程 （以下内容 图在上，解释在下）

为什么要用CLS？

这里李宏毅老师有一点没讲到，就是为什么要用第一个位置，即 [CLS] 位置的 output。这里我看了网上的一些博客，结合自己的理解解释一下。因为 BERT 内部是 Transformer，而 Transformer 内部又是 Self-Attention， 所以 [CLS] 的 output 里面肯定含有整句话的完整信息 ，这是毋庸置疑的。但是 Self-Attention 向量中，自己和自己的值其实是占大头的，现在假设使用 的 output 做分类，那么这个 output 中实际上会更加看重 ，而 又是一个有实际意义的字或词，这样难免会影响到最终的结果。但是 [CLS] 是没有任何实际意义的，只是一个占位符而已，所以就算 [CLS] 的 output 中自己的值占大头也无所谓。当然你 也可以将所有词的 output 进行 concat，作为最终的 output

首先将问题和文章通过 [SEP] 分隔，送入 BERT 之后，得到上图中黄色的输出。此时我们还要训练两个 vector，即上图中橙色和黄色的向量。首先将橙色和所有的黄色向量进行 dot product，然后通过 softmax，看哪一个输出的值最大，例如上图中 对应的输出概率最大，那我们就认为 s=2

同样地，我们用蓝色的向量和所有黄色向量进行 dot product，最终预测得 的概率最大，因此 e=3。最终，答案就是 s=2,e=3

你可能会觉得这里面有个问题，假设最终的输出 s>e 怎么办，那不就矛盾了吗？其实在某些训练集里，有的问题就是没有答案的，因此此时的预测搞不好是对的，就是没有答案

以上就是 BERT 的详细介绍，参考以下文章

ELMo是Embedding from language Model的缩写，它通过无监督的方式对语言模型进行预训练来学习单词表示

这篇论文的想法其实非常简单，但是效果却很好。它的思路是用 深度的双向 Language Model 在大量未标注数据上训练语言模型 ，如下图所示

在实际任务中，对于输入的句子，我们使用上面的语言模型来处理它，得到输出向量，因此这可以看作是一种 特征提取 。但是 ELMo 与普通的 Word2Vec 或 GloVe 不同，ELMo 得到的 Embedding 是 有上下文信息 的

具体来说，给定一个长度为 N 的句子，假设为 ，语言模型会计算给定 的条件下出现 的概率：

传统的 N-gram 模型 不能考虑很长的历史 ，因此现在的主流是使用 多层双向 LSTM 。在时刻 ，LSTM 的第 层会输出一个隐状态 ，其中 ， 是 LSTM 的层数。最上层是 ，对它进行 softmax 之后得到输出词的概率

类似的，我们可以用 一个反向 来计算概率：

通过这个 LSTM，我们可以得到 。我们的损失函数是这两个 LSTM 的 加和 :

这两个 LSTM 有各自的参数 和 ，而 Word Embedding 参数 和 Softmax 参数 是共享的

为了用于下游（DownStream）的特定任务，我们会把不同层的隐状态组合起来，具体组合的参数是根据不同的特定任务学习出来的，公式如下：

GPT 得到的语言模型参数不是固定的，它会根据特定的任务进行调整（通常是微调），这样的到的句子表示能更好的适配特定任务。它的思想也很简单，使用 单向 Transformer 学习一个语言模型 ，对句子进行无监督的 Embedding，然后 根据具体任务对 Transformer 的参数进行微调 。GPT 与 ELMo 有两个主要的区别：

这里解释一下上面提到的 单向 Transformer 。在 Transformer 的文章中，提到了 Encoder 与 Decoder 使用的 Transformer Block 是不同的。在 Decoder Block 中，使用了 Masked Self-Attention ，即句子中的每个词都只能对 包括自己在内的前面所有词进行 Attention ，这就是单向 Transformer。GPT 使用的 Transformer 结构就是将 Encoder 中的 Self-Attention 替换成了 Masked Self-Attention ，具体结构如下图所示

训练的过程也非常简单，就是将 n 个词的词嵌入 ( ) 加上位置嵌入 ( )，然后输入到 Transformer 中，n 个输出分别预测该位置的下一个词

这里的位置编码没有使用传统 Transformer 固定编码的方式，而是动态学习的

Pretraining 之后，我们还需要针对特定任务进行 Fine-Tuning。假设监督数据集合 的输入 是一个词序列 ，输出是一个分类的标签 ，比如情感分类任务

我们把 输入 Transformer 模型，得到最上层最后一个时刻的输出 ，将其通过我们新增的一个 Softmax 层（参数为 ）进行分类，最后用 CrossEntropyLoss 计算损失，从而根据标准数据调整 Transformer 的参数以及 Softmax 的参数 。这等价于最大似然估计：

正常来说，我们应该调整参数使得 最大，但是 为了提高训练速度和模型的泛化能力 ，我们使用 Multi-Task Learning，同时让它最大似然 和

这里使用的 还是之前语言模型的损失（似然），但是使用的数据不是前面无监督的数据 ，而是使用当前任务的数据 ，而且只使用其中的 ，而不需要标签

针对不同任务，需要简单修改下输入数据的格式，例如对于相似度计算或问答，输入是两个序列，为了能够使用 GPT，我们需要一些特殊的技巧把两个输入序列变成一个输入序列

ELMo 和 GPT 最大的问题就是 传统的语言模型是单向的 —— 我们根据之前的历史来预测当前词。但是我们不能利用后面的信息。比如句子 The animal didn’t cross the street because it was too tired 。我们在编码 it 的语义的时候需要同时利用前后的信息，因为在这个句子中， it 可能指代 animal 也可能指代 street 。根据 tired ，我们推断它指代的是 animal 。但是如果把 tired 改成 wide ，那么 it 就是指代 street 了。传统的语言模型，都 只能利用单方向的信息 。比如前向的 RNN，在编码 it 的时候它看到了 animal 和 street ，但是它还没有看到 tired ，因此它不能确定 it 到底指代什么。如果是后向的 RNN，在编码的时候它看到了 tired ，但是它还根本没看到 animal ，因此它也不能知道指代的是 animal 。 Transformer 的 Self-Attention 理论上是可以同时关注到这两个词的，但是根据前面的介绍，为了使用 Transformer 学习语言模型，必须 用 Mask 来让它看不到未来的信息 ，所以它也不能解决这个问题的

根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务，或者反过来也行，就是根据下文预测前面的单词，这种类型的LM被称为自回归语言模型。（GPT,ELMO）GPT 就是典型的自回归语言模型。ELMO尽管看上去利用了上文，也利用了下文，但是本质上仍然是自回归LM，这个跟模型具体怎么实现有关系。ELMO是做了两个方向（从左到右以及从右到左两个方向的语言模型），但是是分别有两个方向的自回归LM，然后把LSTM的两个方向的隐节点状态拼接到一起，来体现双向语言模型这个事情的。所以其实是两个自回归语言模型的拼接，本质上仍然是自回归语言模型。

自回归语言模型有优点有缺点，缺点是只能利用上文或者下文的信息，不能同时利用上文和下文的信息，当然，貌似ELMO这种双向都做，然后拼接看上去能够解决这个问题，因为融合模式过于简单，所以效果其实并不是太好。它的优点，其实跟下游NLP任务有关，比如生成类NLP任务，比如文本摘要，机器翻译等，在实际生成内容的时候，就是从左向右的， 自回归语言模型天然匹配这个过程 。而Bert这种DAE模式，在生成类NLP任务中，就面临训练过程和应用过程不一致的问题，导致 生成类的NLP任务到目前为止都做不太好 。

自回归语言模型只能根据上文预测下一个单词，或者反过来，只能根据下文预测前面一个单词。相比而言，Bert通过 在输入X中随机Mask掉一部分单词 ，然后预训练过程的主要任务之一是根据上下文单词来预测这些被Mask掉的单词，如果你对Denoising Autoencoder比较熟悉的话，会看出，这确实是典型的DAE的思路。那些被Mask掉的单词就是在输入侧加入的所谓噪音。类似Bert这种预训练模式，被称为DAE LM。

这种DAE LM的优缺点正好和自回归LM反过来，它能比较自然地融入双向语言模型，同时看到被预测单词的上文和下文，这是好处。缺点是啥呢？ 主要在输入侧引入[Mask]标记，导致预训练阶段和Fine-tuning阶段不一致的问题 ，因为Fine-tuning阶段是看不到[Mask]标记的。DAE吗，就要引入噪音，[Mask] 标记就是引入噪音的手段，这个正常。

XLNet的出发点就是：能否 融合自回归LM和DAE LM两者的优点 。就是说如果站在自回归LM的角度，如何引入和双向语言模型等价的效果；如果站在DAE LM的角度看，它本身是融入双向语言模型的，如何抛掉表面的那个[Mask]标记，让预训练和Fine-tuning保持一致。当然，XLNet还讲到了一个Bert被Mask单词之间相互独立的问题。

以上就是关于GPT概念股票相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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