【速围观】ChatGPT原理是什么？技术小白就能看懂的ChatGPT原理介绍

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ChatGPT是一种对话系统自然语言生成模型。它基于GPT模型，可以根据输入的文本生成易于理解的自然语言输出。

ChatGPT包含多个训练步骤，包括使用GPT大模型进行预训练、有监督学习初始化模型、训练奖励模型和使用强化学习优化模型等。这些步骤共同构建了ChatGPT功能强大的对话系统。

这货已经在网上火了近半年，各种花式骚操作让人眼前一亮。我自己现在也在用ChatGPT来辅助写代码改bug，效果溜的简直没边了！真是上班8.0，摸鱼7.9。

它是基于GPT模型改进优化而来的，主要应用于对话场景。它本身也是一个大型语言模型，可以生成各种文本类型，但是ChatGPT特别专注于对话的生成。

通过上下文的理解，ChatGPT能够像人类一样自动生成文本对话。下面这张图是OpenAI官方介绍的ChatGPT原理图，接下来我会按照这几步为大家解释。

文字接龙GPT大模型

GPT系列模型的核心思路就是让AI通过学习大规模通用数据中的文本接龙，即掌握基于上下文内容生成后续文本的能力。

这种训练方法不需要人类标注数据，只需要给出一段文本的前文和遮住其后续文本，然后将AI生成的回答与语料库中的下文内容进行比对来训练AI。

ChatGPT作为GPT系列的第三代，是在GPT3.5模型的基础上做的优化，该模型在万亿级别的通用文字数据集上进行了训练，几乎可以完成自然语言处理的绝大部分任务，例如完形填空、阅读理解、语义推断、机器翻译、文章生成和自动问答等等。

比如，如果我们告诉GPT“花谢花飞花满”，它就能够生成最可能的下一个字的结果。但由于下一个字有各种可能性，比如“花满天”、“花满地”、“花满园”都是可行的，因此GPT每次输出的结果都会不同。

有人类监督的GPT训练初始模型

虽然GPT能够学习文字接龙，但它仍然不知道如何给出有用的回答。例如当问GPT“世界上最高的山是哪座山？”时，它会生成一系列通顺的答案，如“你能告诉我吗？”，“珠穆朗玛峰”，和“这是个好问题”。然而，“珠穆朗玛峰”才是更符合人类期望的答案。

研究人员发现，仅靠学习文字接龙，GPT无法给出有用的答案。因此他们采用了“有监督训练”的方法，即让人类提供特定问题的正确答案，以引导AI产生符合人类期望的回答。

这种方法可以让AI往人类希望的方向进行文字接龙，提供正确且有用的答案。在这个过程中，研究人员只提供了数万条数据进行训练，而不是为所有问题和答案都提供参考。

由于GPT本身就有能力生成正确的答案，这些数据主要是为了告诉AI人类的偏好，并为其提供一个方向上的引导。这样我们就得到了一个简化版的ChatGPT模型。

引入Reward模型，优化GPT的学习

为了改善 ChatGPT 模型的性能，我们可以采用 AlphaGo 的自我对弈思路，大量对话练习来提升模型回答问题的能力。但 GPT 没有围棋那样的规则，如何判断其回答的好坏呢？

这时就需要一个「老师模型」，即 Reward 模型来辅导 GPT 的学习。Reward 模型可以根据人类评分标准，对GPT回答的问题进行评估和反馈，帮助它逐渐纠正错误、提高表达效果。为了训练这个模型，研究人员让GPT给出多个答案，并由人类按优先级排序，然后基于这些评价数据训练了一个符合人类期望的 Reward 模型。

这种方法既能让模型不断地自我完善，提高其对话质量，又可以让人类更加方便地参与到机器学习的过程中。