gpt回答问题基本都可以回答，是因为之前就训练过这个问题，还是他能理解问题，然后 从他训练过的两个知识点结合成一个回答呢

比如我的问题

为啥 要写 max_source_length=128 2的几次方

在深度学习中，常常将输入序列的长度进行限制，其中常见的做法是将序列的长度设置为2的幂次方。这是由于在Transformer模型中，使用自注意力机制（self-attention）时，计算注意力权重的操作涉及到矩阵乘法和softmax函数的计算，而这些操作在实现时通常会使用高效的矩阵运算库，如CUDA等。

GPU和其他硬件设备在进行矩阵运算时可以获得更好的性能，尤其是在矩阵的尺寸为2的幂次方时。这是因为GPU在并行计算方面表现出色，而矩阵的尺寸为2的幂次方可以更好地与GPU的硬件并行处理能力对齐。

因此，将输入序列的长度设置为2的幂次方，可以提高模型的计算效率和训练速度。这样做有助于充分利用GPU等硬件设备的并行计算能力，从而提高模型的训练和推理性能。

当然，具体选择何种长度还需综合考虑模型的架构、任务需求和可用资源等因素。在实践中，通常会根据具体情况进行调整和权衡。

是 “为啥 要写 max_source_length=128 2的几次方” 这个已经是训练数据集里面了

还是 “max_source_length 是什么？” “为什么gpu算2的幂次方快” 这些问题在训练时候有了

文档：gpt回答问题基本都可以回答，是因为之?..

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