循环神经网络(RNN)是可以处理序列数据的神经网络，它在处理语音、文本、视频等序列信息时表现卓越，可以通过前一个时刻的输出状态和当前的输入状态计算出当前的输出状态，从而实现对序列数据信息的存储和处理。通过 PyTorch等深度学习库，我们可以方便快捷地定义和运行RNN模型，实现对序列数据的处理和分析。

所谓文字接龙，就是：第一次把问题（“什么是机器学习”）输入ChatGPT模型，然后模型对比接下来要输出那个文字的可能性最高，就把这个文字添加到问题的最后，变成下一次模型的输入。直到Chat GPT模型认为 结束符号 出现的可能性最高时，模型便停止输出，然后我们就能看到最终的输出，也就是问题的答案——"机器学习是一门很深奥的学问......。ChatGPT又发现，这句话输入后，接下来最大可能输出的文