网上有关 ChatGPT 的原理介绍文章一大堆，要么是从 NLP 的历史开始讲起，要么是上数 GPT 3 代，内容都相对冗长和复杂。其实 ChatGPT 的原理并不难理解，我将以最通俗易懂的方式为技术小白解读，帮助大家更好地了解这一技术。
ChatGPT的本质可以简单地理解为一个“单词接龙”游戏，也就是你给出上半句，ChatGPT帮你预测下一句。
正如我们使用的各种智能输入法软件一样，当我们输入完一个字词后，输入法会自动帮我们联想出你接下来可能要输入的字词。
ChatGPT 是在 GPT （Generative Pre-training Transformer）模型的基础上通过改进优化得到的。GPT 是一种大型语言模型，能够生成各种不同的文本类型，而 ChatGPT 则是针对对话场景特别优化过的，它可以根据上下文自动生成跟人类一样的文本对话。下图是 OpenAI 官方对 ChatGPT 的原理介绍，我也将分这几步为大家讲解 ～
第一步：文字接龙—— GPT 大模型
GPT 系列模型基于这样的思路：让 AI 在通用的、海量的数据上学习文字接龙，即掌握基于前文内容生成后续文本的能力。这样的训练不需要人类标注数据，只需要给一段话的上文同时把下文遮住，将 AI 的回答与语料中下文的内容做对比，就可以训练 AI。ChatGPT 就是在 GPT3.5 模型上做的优化，作为 GPT 系列的第三代，GPT3.5 在万亿词汇量的通用文字数据集上训练完成，几乎可以完成自然语言处理的绝大部分任务，例如完形填空、阅读理解、语义推断、机器翻译、文章生成和自动问答等等。
比如告诉 GPT “花谢花飞花满”，GPT 就能生成最有可能是下一个字的结果。但由于下一个字有各种可能性，比如 “花满天”、“花满地”、“花满园” 都说得通，所以 GPT 模型每次输出的结果是不同的。
第二步：人类引导接龙方向——有监督训练初始模型
光靠学习文字接龙，GPT 仍不知道该如何给出有用的回答。比如问 GPT “世界上最高的山是哪座山？”，“你能告诉我么”、“珠穆朗玛峰”、“这是一个好问题” 都是上下文通顺的回答，但显然 “珠穆朗玛峰” 是更符合人类期望的回答。
因此研究人员让人类就一些问题写出人工答案，再把这些问题和答案丢给 GPT 学习。这便是有监督训练，即对于特定问题告诉 AI 人类认可的答案，让 AI 依葫芦画瓢。这种方法可以引导 AI 往人类期望的方向去做文字接龙，也就是给出正确且有用的回答。通过这种有监督训练的方法，我们可以得到一个简易版的 ChatGPT 模型。
需要注意的是，这里并不需要人类穷举出所有可能的问题和答案，这既代价高昂又不甚现实。实际上研究人员只提供了数万条数据让 AI 学习，因为 GPT 本来就有能力产生正确答案，只是尚不知道哪些是人类所需的；这几万条数据主要是为了告诉 AI 人类的喜好，提供一个文字接龙方向上的引导。
第三步：给 GPT 请个“好老师”—— Reward 模型
如何让这个简易版的 ChatGPT 模型变得更强呢？我们可以参考其他 AI 模型的训练思路，前几年轰动一时的围棋人工智能 AlphaGo，是通过海量的自我对弈优化模型，最终超越人类；能不能让 GPT 通过大量对话练习提升其回答问题的能力呢？可以，但缺少一个 “好老师”。
AlphaGo 自我对弈，最终胜负通过围棋的规则来决定；但 GPT 回答一个问题，谁来告诉 GPT 回答的好坏呢？总不能让人来一一评定吧？人的时间精力有限，但 AI 的精力是无限的，如果有个能辨别 GPT 回答好坏的「老师模型」（即 Reward 模型），以人类的评分标准对 GPT 所给出的答案进行评分，那不就能帮助 GPT 的回答更加符合人类的偏好了么？
于是研究人员让 GPT 对特定问题给出多个答案，由人类来对这些答案的好坏做排序（相比直接给出答案，让人类做排序要简单的多）。基于这些评价数据，研究人员训练了一个符合人类评价标准的 Reward 模型。
第四步：AI 指导 AI ——强化学习优化模型
“你们已经是成熟的 AI 了，该学会自己指导自己了”。要实现 AI 指导 AI，得借助强化学习技术；简单来说就是让 AI 通过不断尝试，有则改之、无则加勉，从而逐步变强。
总结
从原理看，ChatGPT 是一个擅长对话的文字接龙高手，它看似能生成自然流畅的回答，但实际上这些回答往往欠缺逻辑性和正确性的考虑，从某种意义上说都是 “一本正经地胡说八道”，因而闹出很多笑话。
不过总的来说，ChatGPT 是一种极具前途的自然语言生成技术，在对话系统、聊天机器人、虚拟助手等领域有着广泛的应用前景。
