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2深度学习是⼀种基于⼈⼯神经⽹络的机器学习技术，可以⽤来解决多种复杂的问题，⽐如图像识别、⾃然语⾔处 理、语⾳识别等。深度学习的核⼼是多层神经⽹络，通过多层⾮线性变换和特征提取，将输⼊数据映射到输出空间 中，并逐步优化⽹络参数，使得⽹络能够对输⼊数据进⾏更加准确的预测和分类。 深度学习技术的发展离不开计算机硬件的提升和数据的增⻓。随着计算机硬件的不断升级和数据的不断积累，深度 学习技术在图像识别、⾃然语
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2在训练数据的预处理过程中，需要将对话历史和当前问题拼接成⼀个⽂本序列，作为模型的输⼊。同时，为了避免 模型过拟合，需要使⽤⼀些数据增强技术，⽐如随机打乱对话历史的顺序、添加噪声等。 在模型的训练过程中，需要使⽤类似于基础知识中介绍的交叉熵损失函数进⾏优化。但是，在基于 ChatGPT 的对 话⽣成任务中，输出序列的⻓度通常⽐⻓，因此在计算损失函数时，需要使⽤⼀些技巧来避免梯度消失或爆炸的 问题，⽐如使⽤动态规划
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