¶ChatGPT的运作机制、技术原理ChatGPT是一个基于语言模型gpt模型的一个聊天机器人，它是用我们人工智能的强化学习来进行训练的。它的突破性主要是在于它用了人类的反馈来去训练语言模型a通过增加人类的反馈来不断迭代人类的普通的标注，比如人类会对他所有的给出的答案做出标注，哪些答案他的回答是比较好的，就给这样的答案以排名，把这样的排名再给我们的语言模型去进一步学习b通过上万次的人类反馈的迭代，就是通过不同的语言内容来去使语言模型去不断训练，直到语言模型回答的内容跟人类想要的内容是保持一致的。这样就形成了ChatGPT。ChatGPT它因为是基于GPT模型的一个语言模型。我们就要大概的先讲一下GPT模型的一个一个来由GPT模型是一个生成的预训练的transformer的模型。transformer模型是深度学习语言模型的一个基础的框架，是在2018年6月的时候开始有第一个gpt模型a从2018年6月份OpenAi提出了第一个gpt模型，得出了关键结论就是我们说的transformer架构跟预训练模型的结合，就能够产生这种非常强大的语言模型b可以实现强大的自然语言理解。也就是从2018年的6月份开始，这种强大的自然语言理解的模型的这个技术范式开始被确立起来。接着在2019年2月到2020年5月分别openAI分别发布了gpt2和GPT3c到GPT3的时候已经比GPT2大一百倍，它拥有大概1，750亿个参数。但是它跟原始的GBT模型并没有特别本质的不同，基本原理是大概一致的。但是它的性能比较是它发展的一个瓶颈，因为它的模型特别大d在2020年5月份提到了GPT3以后，其实一直以来它大规模的预训练模型已经基本上确立了，直到我们2022年11月底出来了。ChatGPT的模型。这一次进行了一个新的更新，特别是发布了它的对话模式的功能，可以放在网站上，让任何人来用对话的形式跟大模型进行交互使得它可以做到回答问题，而也能承认错误，或者是质疑不正确的一些问题，或者是拒绝不恰当的请求等等。这样就形成了一个面向我们c端用戶去试用，非常好用的这么一个ChatGPT的一个机器人a他的工作原理就是他就是用机器学习的算法来分析和理解我们文本输入的一个含义，根据文本输入去生成相应的响应b这个模型它是在大量的文本数据上进行训练，并叠加了大量的我们的人类的一些标注的反馈，使得它能够去学习这种自然语言的模式和结构。他是可以模拟对话或者是回答后续问题，承认错误等等copenAi为了去创建这么一种强化学习的模型，它一定要去设立一些奖励模型d奖励模型就是openAi去收集的比较多的数据，招...
