美國國務院發言人未說明美中官員在慕尼黑會面的情況，也未提到中國對拜登言論的反應，僅說美國會繼續與中國維持「開放、具建設性的溝通管道」。

而員工應該能在制定重返辦公室的規則時擁有足夠的話語權，只有這樣他們才能真正接受重返辦公室。還可留言與作者、記者、編輯討論文章內容。

」 依他所見，除集體辦公室和會議室以外，僱主還必須提供獨立辦公室、安靜的休息區或者電話辦公區。這位教授稱：「員工應該清楚為什麼他們要回到辦公室並把此看作為一種公平的程序，為此主管必須建立明確和一致的規矩。居家辦公的滿足感讓我們完全低估了線下辦公的珍貴價值。軟體企業SAP的企業發言人稱，公司不光在辦公室主辦活動，還提供兒童看護和不同的體育設施。」 與提高福利的觀點不同，伯里希支持主管階層坦誠相待。

居家辦公避免通勤時間 根據美國全國經濟研究所（NBER）一月份發表的研究結論：居家辦公的一大好處為，在德工作的職員由此能平均節省一個小時的時間。這不僅能使員工對工作的滿意度增高，還使公司對應聘者更具魅力，從而吸引更多的專業人士入職解析GPT的運作機制 GPT（Generative Pre-trained Transformer）類似於向量網路，因為它使用一種稱為向量表示的技術，也稱為嵌入（Embedding），以模型能夠理解和處理的數學格式來表示單詞和其他語言元素。

我去商店買牛奶和雞蛋。雖然在下雨，但我決定去散步。它是由OpenAI開發的語言模型，使用深度學習技術來生成類似人類的文本。然後，這些向量被用做模型的輸入，使其能夠理解這些詞的含意和上下文。

GPT模型基於Transformer架構，該架構在2017年推出，自此以後成為許多最先進NLP模型的基礎。GPT使用這些向量表示做為輸入，然後為輸入的每個詞生成一個詞彙的概率分布。

它的工作原理是對句子中的每個詞賦予不同的「權重」或「重要性」。GPT-1是該模型的第一個版本，於2018年發布。Self-Attention也使Transformer能夠並行處理輸入序列，這使它的速度比RNN快得多。引入Transformer是為了解決這些局限性問題。

在此之前，其他技術在理解長句子方面有其局限性。這種預訓練使該模型能夠生成高度連貫和多樣化的文本，使其可用於各種NLP任務，如語言翻譯、問題回答、文本總結等等。它是一種深度學習模型，用於自然語言處理任務，如語言翻譯、文本總結和對話生成。掌握Transformer和GPT的核心知識 什麼是Transformer？ Transformer（轉換器）是一種神經網路架構，由谷歌研究人員在2017年推出。

,維圖歐索,Virtuoso,人工智慧,ChatGPT,Generative Pre-trained Transformer,OpenAI,語言模型,深度學習,Self-Attention,NLP,迴圈神經網路,RNN,自注意機制,向量網路],author_key:bookdigest,author_name:精選書摘,category_key:tech,category_name:科技,type_key:book-digest,type_name:書摘,channel_key:[],channel_name:[]}} GPT的能力廣泛，用來處理各種自然語言都很有用。上面舉的是簡化過的例子，幫助你理解這個概念。

Transformer使用一種不同類型的架構，稱為Self-Attention（自注意機制）。該模型透過分析資料集中的單詞和短語之間的關係，學習理解語言的模式和結構。

它幫助電腦理解句子的上下文和含意，並藉此做出預測。透過這樣做，它可以生成與輸入相似的新文本，但有變化。這項技術使電腦能夠處理長句子並理解其含意，即使它們很複雜。在這個句子中，Self-Attention可能會更重視「貓」和「墊子」這兩個詞，因為它們是該句子的主語和賓語。在Transformer出現之前，處理自然語言的神經網路大多數使用的是迴圈神經網路（RNN）架構。,維圖歐索,Virtuoso,人工智慧,ChatGPT,Generative Pre-trained Transformer,OpenAI,語言模型,深度學習,Self-Attention,NLP,迴圈神經網路,RNN,自注意機制,向量網路],author_key:bookdigest,author_name:精選書摘,category_key:tech,category_name:科技,type_key:book-digest,type_name:書摘,channel_key:[],channel_name:[]}}。

想想看，這就像一個人在閱讀一個句子時，把更多的重點放在某些詞上以理解資訊。Self-Attention就像一副「眼鏡」，電腦戴上它來關注句子的特定部分，並更深入理解。

命名實體識別：GPT可以識別和提取文本中的特定實體，如姓名、地點和組織，對資訊提取和知識管理很有用。在這個句子中，Self-Attention可能會更看重「商店」、「牛奶」和「雞蛋」這幾個詞，因為它們是說話者想要購買的物品。

,維圖歐索,Virtuoso,人工智慧,ChatGPT,Generative Pre-trained Transformer,OpenAI,語言模型,深度學習,Self-Attention,NLP,迴圈神經網路,RNN,自注意機制,向量網路],author_key:bookdigest,author_name:精選書摘,category_key:tech,category_name:科技,type_key:book-digest,type_name:書摘,channel_key:[],channel_name:[]}} Transformer的Self-Attention允許模型權衡輸入序列中不同詞語的重要性GPT使用一種稱為無監督學習的技術，意味著它是在沒有任何特定標籤或輸出的大型文本資料集上做的訓練。

該模型透過分析資料集中的單詞和短語之間的關係，學習理解語言的模式和結構。這很重要，因為傳統的模型如RNN，很難理解長句或複雜文本的含意。在此之前，其他技術在理解長句子方面有其局限性。在向量表示中，每個詞或語言元素都被分配了一個獨特的向量或一組數字。

Transformer使用一種不同類型的架構，稱為Self-Attention（自注意機制）。引入Transformer是為了解決這些局限性問題。

GPT使用這些向量表示做為輸入，然後為輸入的每個詞生成一個詞彙的概率分布。一旦經過訓練，GPT可以生成各種語言和風格的文本，甚至可以完成語言翻譯和總結等任務。

它是由OpenAI開發的語言模型，使用深度學習技術來生成類似人類的文本。因此GPT能夠生成類似人類的文本，並執行廣泛的自然語言處理任務，如語言翻譯和總結。

上面舉的是簡化過的例子，幫助你理解這個概念。在Transformer出現之前，處理自然語言的神經網路大多數使用的是迴圈神經網路（RNN）架構。該模型還可以針對特定的任務或領域進行微調，使其能夠產生更加準確和相關的輸出。GPT如何基於Transformer運作 GPT的工作原理是利用Transformer的Self-Attention來衡量輸入序列中不同詞語的重要性，然後利用這些資訊來產生一個反應，或執行一個特定的任務。

GPT模型在大型文本數據語料庫上預先進行訓練，這使它能夠學習單詞及短語之間的關係。,維圖歐索,Virtuoso,人工智慧,ChatGPT,Generative Pre-trained Transformer,OpenAI,語言模型,深度學習,Self-Attention,NLP,迴圈神經網路,RNN,自注意機制,向量網路],author_key:bookdigest,author_name:精選書摘,category_key:tech,category_name:科技,type_key:book-digest,type_name:書摘,channel_key:[],channel_name:[]}} GPT的能力廣泛，用來處理各種自然語言都很有用。

命名實體識別：GPT可以識別和提取文本中的特定實體，如姓名、地點和組織，對資訊提取和知識管理很有用。這種預訓練使該模型能夠生成高度連貫和多樣化的文本，使其可用於各種NLP任務，如語言翻譯、問題回答、文本總結等等。

GPT可以針對特定的任務或領域做微調，開發人員和研究人員可以根據他們的具體需要調整模型。在這個句子中，Self-Attention可能會更看重「商店」、「牛奶」和「雞蛋」這幾個詞，因為它們是說話者想要購買的物品。