ChatGPT是由美国人工智能研究公司OpenAI研发的一种自然语言处理模型。它通过分析和理解人类输入的问题或文本，并生成相应的回答或文本。这种模型的基本原理是通过构建一个神经网络来学习和模拟人类的语言处理过程，使得模型能够理解并生成人类的语言。
ChatGPT的主要应用领域包括智能客服、文本创作、机器翻译、问答系统等。例如，在智能客服领域，ChatGPT可以通过分析客户的问题，生成相应的回答，从而提高客户服务的质量和效率。在文本创作领域，ChatGPT可以通过分析文本内容，生成相应的文本，从而提高文本创作的效率和质量。
随着人工智能技术的不断发展，ChatGPT在未来将会有更多的应用前景。例如，在医疗领域，ChatGPT可以用于辅助医生进行诊断和治疗，提高医疗服务的质量和效率。在教育领域，ChatGPT可以用于辅助教师进行教学和辅导，提高学生的学习效果和效率。在商业领域，ChatGPT可以用于辅助销售人员进行销售和推广，提高企业的销售额和市场占有率。
总之，ChatGPT是一种非常强大的自然语言处理模型，它具有广泛的应用前景。随着人工智能技术的不断发展，ChatGPT将会在未来得到更加广泛的应用。
GPT：Generative
Pre-Training Transformer
Generative 生成式
虽然我们已经习惯了话唠的机器人絮絮叨叨的说个不停，但这只是众多的人工智能模型的一种方式。比如还有识别类的（Congnition）：人脸识别，车牌识别这些，还有语音识别，文字识别各种识别任务。（在提到模型的时候，也常常被叫做判别模型，discriminative）。Generative 这个大的种类里面有几个小分支，DALLE 的画图的用的是对抗网络方式 GAN （这个晚些可以分析），现在最火的Stable
Diffusion， MidJourney 走向了另外一个分支，叫做 Difusion，而 ChatGPT 又是一个分支，就是转换器 Transformer。
而 Transformer Generative 的语言模型的核心，通俗的说就是「顺口溜」。
当看了足够多的文本以后，发现有一些语言模式是反复出现的。它之所以可以准确的填补「锄禾日当__ 」的空格，不是因为它在自己的大脑子里面重构了一副农民劳动的场景，仅仅是不过脑子，顺口溜出来的。
你问它： 3457 * 43216 = ，它回答 149575912 （这是错的。正确结果是 149397712）。之所以结果的 2 是对的，仅仅因为它读了太多的文字资料以后，隐约感觉到
7 结尾的文字，乘号，6 结尾的文字，和 2 结尾的文字比较「押韵」
从语感上比较像一首诗，所以它就学会了这样的文字，而不是学会了计算。
生成式模型努力解决的问题，就是给定一些字，预测如果是人类会写什么字。
在 BERT 那个年代，为了训练，大家常常把一句话中随机几个单词遮起来，让计算机用现有的模型预测那几个单词，如果预测准了，就继续加强，如果预测错了，就调整模型，直到上百万上亿次训练之后越来越准。只不过 ChatGPT 的 Generative 的部分，不仅仅把文字，还把上下文、intention（意图）也放进去做训练和预测。
Pre-Training 预训练
以前很多的人工智能模型都是为了一个目标训练的。比如给我 1000 张猫的照片，我就很容易的可以训练出来一个模型，判断一个图片是有猫还是没有猫。这些都是专用的模型。
而 Pre-Training 模型不是为了特定的目标训练，而是预先训练一个通用的模型。如果我有特定的需求，我可以在这个基础上进行第二次训练，基于原来已经预训练的模型，进行微调（Fine- Tuning）。
这事儿就像家里请了个阿姨，她已经被劳务公司预训练了整理家务的知识，在此之前已经被小学老师预训练了中文对话，到了我家里面我只要稍微 fine tune 一些我家里特定的要求就好了，而不需要给我一个「空白」的人，让我从教汉语开始把她彻底教一遍才能让她干活。
ChatGPT 的预训练就是给了我们所有人（尤其是创业者，程序员）一个预先训练好的模型。这个模型里面语言是强项，它提供的内容无论多么的胡说八道，至少我们必须承认它的行文通畅程度无可挑剔。这就是他 pre-training 的部分，而回答的内容部分，正是我们需要 fine
tuning 的。我们不能买了个 Apache 服务器回来，不灌内容，就说他输出的内容不够呀。
Transformer 转换器
变电器就是一种 transformer：220伏电进，12伏出。
语言的转换器就是把语言的序列作为输入，然后用一个叫做编码器 encoder 的东西变成数字的表现（比如 GPT 就用 1536 个浮点数（也叫 1536 维向量）表示任何的单词，或者句子，段落，篇章等），然后经过转化，变成一串新的序列，最后再用 decoder 把它输出。这个转换器，是这个自然语言处理的核心。
比如如果给 ChatGPT 输入「Apple」这个词，它给你返回
[ 0.0077999732, -0.02301609, -0.007416143, -0.027813964,
-0.0045648348, 0.012954261,.....0.021905724, -0.012022103, -0.013550568, -0.01565478,
0.006107009]
这 1536 个浮点数字来表示 Apple（其中一个或着多个维度的组合表达了「甜」的含义，另外一堆表达了「圆」的含义，还有一大堆共同表达了「红」等等属性组合，至于具体哪些表达了这些，不得而知）然后这堆数字，再交给 decoder，并且限定中文的话，它会解码成为「苹果」，限定西班牙语的话，它会解码成「manzana」，限定为 emoji 的话，就输出「🍎」。总之，通过编码，转换，解码，它就完成了从 Apple 到目标输出语言的转化。ChatGPT 所做的事情远远多于翻译。但核心上，它就是把一个语言序列，转换为了另外一堆语言序列，这个任务完成得如此的好，以至于让人产生了它有思想的错觉。GPT 生成式预训练转化器把上面三段话加在一起，GPT 就是
一个预先训练好的，用生成的方式，把输入文字转化成输出文字的翻译
除了这个以外的各种能力和各种定义，大多数是这个翻译官的应用场景而不是它本身。
ChatGPT 是啥？
刚才解释了 GPT，那 ChatGPT 呢？
OpenAI 用这个名字描述他们正在做的这个模型，历史的版本包括 GPT-1， GPT-2（这个模型是开源的），GPT-3（这个就是传说中 175B 参数的大模型）。而这些都是生成式的，也就是给的 prompt（提示词），它负责补全（completion）。但是这个东西用于聊天不是很好用，因为本来就不是为聊天这个场景准备的。
所以在 GPT-3 基础上发展出了下一代模型 InstructGPT，专注于让这个模型可以听懂指令。在上面继续发展出了 ChatGPT，就是对于对话场景，比如多轮对话，还有一些安全边界设定等，进行了加强。但这个模型是基于 GPT-3 上面的，可以说严格意义是 GPT-3 模型上面的一个微调（Fine Tuning）的产物。