类似于谷歌今天在网络上抓取的内

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图像和信息。 因此，谷歌可能会说，快速烘干餐具的最佳品牌是（不知道如何发音；我认为是）博世。 博世 900 和KitchenAid SuperDry。极好的。伟大的。谷歌是如何想出这些的？好吧，我们可以肯定的是大型语言模型是如何工作的。 他们本质上是根据输入来预测令牌的。所以发生的事情是这些信息来自大型语言模型的标记预测系统。当你访问 ChatGPT 或Bard 或 Google 的生成式搜索体验时，你得到的是海量数据的抓取。容。

然后，这种爬行被标记为单词和短语以及单词、短语和数字的组合以及 洪都拉斯电话号码列表 所有类似的东西。然后它由机器进行训练，对吧，以经典的机器学习风格以及大量的人工输入。你可以看到很多故事，讲述了全球各地的个人，尤其是发展中经济体的个人，在帮助训练、分类和改进用于 OpenAI 的ChatGPT 等服务的大型语言模

型方面的报酬非常低。然后将这些汇总，系统旨在预测常见响应。 正确的？因此，它试图向您展示，如果一个在网络上编写内容的人编写了该内容，您会得到什么样的结果。所以在这种情况下，对吧，如果大型语言模型，谷歌的网络内容索引显示，当网络上的人们撰写和谈论快速干燥洗碗机时，这些来源经常提到博世和KitchenAid，那么这些是最有可能出现在这些生成的答案中的。 通过如何从NVidia 上的大型语言模型获得更好的输出 这是人工智能答案工作原理的核