ChatGPT模型介绍及原理解析

ChatGPT是一种能够学习大量文本数据的大语言模型，它采用了Transformer模型对数据的不同部分进行加权，能够进行连续对话并综合上下文内容，完成翻译、邮件撰写和代码等任务。ChatGPT通过人类反馈的强化学习来提高对人类偏好的理解，训练共分为3步，首先聘请标注员对指令进行标注，对模型进行微调，然后进行排序并利用排序结果训练打分模型，最终采样新的指令，进一步优化模型的输出结果。了解ChatGPT模型的原理和特点将有助于更好地使用它进行自然语言处理和人工智能等领域的研究。