ChatGPT（生成式预训练变换器）是由 OpenAI 在2022年11月推出的聊天机器人。它建立在 OpenAI 的 GPT-3.5 大型语言模型之上，并采用了监督学习和强化学习技术进行了微调。
ChatGPT 是一种聊天机器人，允许用户与基于计算机的代理进行对话。它通过使用机器学习算法分析文本输入并生成旨在模仿人类对话的响应来工作。ChatGPT 可用于各种用途，包括回答问题，提供信息和进行非正式对话。
决定 ChatGPT 对话成功的关键因素之一是用于启动和引导对话的提示的质量。明确定义的提示可以帮助确保对话保持在正确的轨道上并涵盖用户感兴趣的主题。相反，定义不清的提示可能会导致对话支离破碎或缺乏重点，从而导致体验不够引人入胜和信息丰富。
ChatGPT 中，G、P、T 分别是什么意思？
GPT：Generative Pre-Training Transformer
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
不理解是吗？那我们每个分析下
Generative 生成式
Transformer Generative 的语言模型的核心，通俗的说就是「顺口溜」，在模型里面就叫预测。
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
总结：预先喂数据，数据越多，能回答的内容就越多且能更准确；
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
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：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转换模型（工具）；
了解了gpt，那我们怎么使用它呢？可以看下篇文章