ChatGPT研发背后的Transformer模型结构及训练过程详解
ChatGPT语言底层框架：Transformer是一个深度神经网络，由多层网络组成，类似于神经元结构。Transformer模型主要分为Encoder和Decoder两部分，建立了词与词之间复杂的关系。Transformer模型的参数众多，因此其语言模型已接近人类水平。训练过程包括监督学习、奖励模型和强化学习。监督学习利用已知类别的样本调整分类器的参数，以减小机器输出答案与标准答案之间的差距。奖励模型通过人工打分排序对机器生成的多个回答进行训练。强化学习使训练对象通过与环境交互，得到环境反馈信息并调整自身策略，最终达到特定目标。ChatGPT将奖励模型与强化学习相结合，通过不断更新预训练模型参数来提高模型性能。ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer）是美国OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。它是一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，能够理解和学习人类语言进行对话，并根据聊天上下文进行互动。除了聊天交流外，它还可以完成邮件、视频脚本、文案、翻译、代码编写和论文撰写等任务。