1.2 pChatGPT算法的核心思想

ChatGPT 算法的核心思想是通过大量的文本数据训练深度学习模型，使其能够理解和生成类似人类的自然语言。它基于 GPT（生成式预训练Transformer模型）架构，这是一种自注意力机制和 Transformer 网络的结合，可以捕捉文本中长距离的依赖关系。

具体来说，ChatGPT 使用了自回归语言建模，其目标是预测给定上下文中下一个词的概率分布。在训练过程中，模型通过大量文本数据进行预训练，学习词汇、语法、语义及其他各种知识。预训练完成后，通过对模型进行微调，使其能够更好地适应特定任务，如回答问题、生成对话等。

为了实现高质量的语言生成，ChatGPT 使用了一种名叫束搜索的方法来生成文本。在生成过程中，模型会根据当前的上下文和概率分布选择若干个最可能的词汇，然后继续生成后续的词汇。这个过程会生成多个候选序列，最终会选择整体概率最高的序列作为输出结果。

值得注意的是，ChatGPT 并非仅仅基于规则和模板生成回答，而是具有一定的推理能力。它可以根据输入的问题，结合自身学到的知识，生成相关且有意义的回答。但ChatGPT 仍然存在一些局限性，如可能产生不一致或错误的回答，或对某些问题缺乏深入的理解。因此研发ChatGPT的OpenAI公司 使用了人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF）的训练方法，如图1.4所示。该方法在训练中通过人类反馈，最小化无益、失真或带有偏见的输出。通过RLHF,ChatGPT能够更好地利用其内部蕴含的知识，实现人工智能和人类偏好之间的同步与协调，从而提高对话系统的通用性和便利性。这使ChatGPT在短时间内吸引了大量用户，并取得了显著的成功。

图1.4 ChatGPT 核心思想