理解ChatGPT框架的基本概念和架构

ChatGPT是一款基于改进的Transformer架构的生成式对话模型，其以大规模自动预训练的方式获取了左右上下文的语义信息，从而在生成式对话模型领域具有较高的性能。本文从ChatGPT的基本概念、架构和应用场景等方面详细介绍了这一模型的内涵和外延。首先，我们介绍了GPT的概念和Word Tokenizer机制，其次，我们探究了显式位置编码、多头注意力机制、残差网络、层归一化等组成部分的构造和作用方式。最后，我们讨论了ChatGPT在自动问答、匹配对话等领域的应用案例。通过对ChatGPT的了解，我们可以更好地应用这一模型解决日常生活中的对话和交互问题。