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ChatGPT是由OpenAI公司推出的火爆全球的对话机器人,该AI对话工具建立在OpenAI开发的GPT-4语言模型上,它可以执行各种自然语言处理(NPL)任务,如总结、分类、提问和回答,以及类似人类反应的错误纠正。ChatGPT是一项性的技术,通过将人们的工作效率提高到一个新的水平,使人们的生活更加轻松。

在ChatGPT之前,人工智能机器人就已经出现了,但由于它们不是对话式的,所以从未引起人们的普遍关注。而在2017年,谷歌在他们的论文《Attention is All You Need》中介绍了一个名为The Transformer的神经网络架构,这创造了一个训练大型语言模型(LLM)的范式转变。

与其他神经网络相比,循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)都比不上Transformer网络。RNN在长期依赖性方面存在问题,而LSTM无法专注于长句中的正确单词以获得正确的输出。

而Transformer网络改变了语言模型的训练方式,Transformer不像RNN那样一次处理一个词,而是可以一次注入整个输入。此外,Transformer允许平行运行多个输入,减少计算成本,训练速度更快。

意识到Transformer的潜力后,OpenAI决定利用Transformer网络,并按照其架构进行数据训练。这些模型的训练过程主要包括三个步骤:生成式预训练(Generative pre-training)、监督微调(Supervised fine-tuning)、基于人类反馈的强化学习(RLHF)。

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