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发表于 昨天 09:19
ChatGPT使用的是GPT（Generative Pretrained Transformer）系列中的特定模型架构。GPT模型基于Transformer架构构建 。
Transformer架构是由谷歌在2017年提出的，它摒弃了以往循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等序列处理模型中常用的顺序处理方式，而是采用自注意力机制（SelfAttention）。自注意力机制能够让模型在处理序列数据时，并行地计算每个位置与其他位置之间的关联，有效捕捉长距离的依赖关系，大大提高了处理效率和对复杂语义关系的理解能力。
ChatGPT背后的GPT模型在此基础上进行了预训练和微调 。在预训练阶段，模型在大规模的文本数据上进行无监督学习，学习语言的通用模式、语法规则、语义信息等。这些数据来源广泛，涵盖了互联网上的各种文本，如新闻、小说、论文等。通过在如此庞大的数据上进行训练，模型能够掌握丰富的语言知识，形成对语言的一般性理解。
以GPT3为例，它具有庞大的参数规模，包含了数以亿计甚至更多的参数，这使得它能够存储和学习到极为复杂的语言模式和语义表示。这些参数在预训练过程中不断调整优化，以最小化预测输出与真实文本之间的差异。
之后，为了让模型更适合特定的任务和应用场景，如对话交互，会进行微调（Finetuning）。微调是在预训练的基础上，使用特定任务的小规模标注数据，对模型的参数进行进一步的优化调整，使模型能够更好地完成诸如对话回复、文本生成等具体任务。
ChatGPT在GPT模型的基础上，通过精心设计的训练流程和大规模的数据训练，具备了强大的语言理解和生成能力，能够与用户进行自然流畅的对话，为用户提供各种信息和帮助。它是深度学习技术在自然语言处理领域的杰出应用，推动了人工智能语言交互技术的重大进步。 |
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