如何训练自己的ChatGPT？需要多少训练数据？

近年，聊天机器人已经是很常见的AI技术。小度、siri、以及越来越广泛的机器人客服，都是聊天机器人的重要适用领域。然而今年，ChatGPT的面世让这一切都进行到一个全新的高度，也掀起了大语言模型（LLM）的热潮。

ChatGPT是一种人工智能 (AI) 聊天机器人，它使用自然语言处理 (NLP) 对用户查询生成类似人类的响应/回答。其目的是帮助用户完成各种任务。

从回答简单的问题到参与更复杂的对话。ChatGPT 旨在随着时间的推移不断学习和改进其回答方式和内容，使其成为希望提高工作和个人生活生产力的企业和个人的理想工具。

ChatGPT是由OpenAI训练并推出的，其基础模型，GPT（Generative Pre-trained Transformer）技术是一种旨在生成自然语言文本的机器学习模型。它由 OpenAI 开发，基于 Transformer 深度学习架构。

训练GPT模型的过程可以分为两个阶段：

基础语言建模（language modeling）：在这个阶段，涉及到训练模型在已知一段文字后对下一个字进行预测的能力。这个阶段主要进行的是无监督训练，即使用大量未标注的文本数据，来训练模型学习语言的统计模式，例如常见的字、词、及语法规则。
微调（fine tuning）：微调是在第一阶段，基础语言建模的基础上，对模型进行特定方向和功能的训练，例如情感理解或语言翻译。

ChatGPT 使用大量文本数据进行训练，例如书籍、文章和网页。OpenAI 使用了一个名为Common Crawl 的数据集，它是一个公开可用的网页语料库。Common Crawl 数据集包含数十亿个网页，是最大的可用文本数据集之一。

Common Crawl 仅仅是开始。据悉，OpenAI 还使用其他数据集来训练模型，例如维基百科、新闻文章或书籍。在数十亿的数据训练后，ChatGPT最终做到了可以生成看起来非常自然的文本并完成对话，让其被广泛使用到聊天机器人、内容生成等多方面应用中。

现在，类似ChatGPT的多个大语言模型已经进行了开源分享，让组织的进一步使用和应用变得更加简单。但是，从常用模型，到具体应用模型，还需要非常重要的一步：进一步使用已标注的场景数据，对模型进行微调。例如，给基础模型提供关于本公司的商品介绍、库存数据，可以训练出更加有针对性的客服系统。

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