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ChatGPT的逻辑一方面来自它见过的语料中使用的逻辑 ♊，另一方面来自监督学习。GPT-3（注：OpenAI在ChatGPT之前推出的自然语言模型）的语料规模非常庞大 ⛻，超过40T。而ChatGPT在GPT-3大规模语料训练的基础上，又增 ❤加了人为打标的监督学习。比如在机器生成答案后，ChatGPT ♏的工程师会去审查那些答案，他们会给出答案哪里好、哪里不好的反 ⏳馈，在ChatGPT回答的基础上修改其答案，使其更符合人的逻 ♉辑，再将答案反馈给ChatGPT去学习。实际上是对数据质量做 ♋了进一步优化。
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另外一个核心的问题是关于投资跟消费 ♐。刘俏指出 ♑，中国现在 ⚽到了一个靠消费驱动的经济增长模式。他介绍 ⏪，从1985年到2018年，中国的生产网络变得越来越密，而且在这些网络最密的地方 ❢出现节点行业，“节点行业”是对周边行业影响关键、牵一发而动全 ♑身的行业。
本报记者 陈璧君 【编辑:陈元光 】
