GPT 可以依据上下文回答问题，主要依据以下几个原理：
- Transformer 架构 ：
- 并行计算与长距离依赖处理：Transformer 架构摒弃了传统的递归神经网络和长短时记忆网络的序列依赖处理方式，具有并行计算的能力。它可以同时处理整个文本序列，大大提高了计算效率。并且通过自注意力机制和位置编码，能够有效地捕捉输入文本中的长距离依赖关系，即使是距离较远的词语之间的关系也能被很好地理解和处理。这为 GPT 理解上下文提供了强大的架构基础，无论上下文信息在文本中的位置有多远，模型都可以将其纳入考虑范围，从而更好地理解文本的整体语义。
- 自注意力机制：自注意力机制是 Transformer 架构的核心。该机制会根据输入文本中每个词与其他词的关联程度，为每个词分配不同的权重。在处理一个词时，模型会自动关注到文本中与其相关的其他部分，以此确定该词在当前语境下的具体含义。例如，当模型处理"苹果"这个词时，如果上下文中提到了"吃""水果"等相关词汇，那么模型会根据这些信息为"苹果"赋予更准确的语义理解。通过这种方式，GPT 能够充分理解文本中各个部分之间的关系，从而依据上下文进行准确的回答。
- 预训练 ：
- 大规模语料学习：GPT 在大规模的文本数据上进行了无监督的预训练。训练数据来源广泛，包括新闻文章、小说、学术论文、社交媒体等各种文本。在预训练过程中，模型不断学习文本中的语言模式、语法结构、语义信息等知识，从而掌握了语言的通用规律和常见的表达方式。当遇到新的输入文本时，模型可以利用之前学习到的知识来理解上下文，并生成相应的回答。例如，如果在训练数据中经常出现"在公园里，人们喜欢散步和遛狗"这样的句子，那么当模型遇到类似"在公园里，人们还喜欢做什么？"的问题时，就可以根据之前学习到的上下文信息回答"遛狗"等相关内容。
- 语言模型任务：在预训练阶段，GPT 采用语言模型任务进行训练，即根据给定的上文预测下一个单词或字符。通过大量的这种训练，模型逐渐学会了如何根据上下文来推测后续的文本内容，从而具备了根据上下文回答问题的能力。这种训练方式使得模型能够捕捉到语言的连贯性和逻辑性，为后续的准确回答奠定了基础。
- 上下文嵌入 ：
- 历史信息存储：在与用户进行对话的过程中，GPT 会将之前的交互信息以嵌入的形式存储起来。这些嵌入信息包含了之前的问题、回答以及它们之间的关系等历史信息。当用户提出新的问题时，模型会将新的输入与之前的嵌入信息相结合，从而更好地理解当前问题的上下文。例如，在一个多轮对话中，用户先询问了"今天的天气如何？"，接着又问"这种天气适合做什么运动？"，GPT 会将第一个问题的信息嵌入到对第二个问题的理解中，从而给出更符合上下文的回答，如"如果今天天气晴朗，适合进行户外运动，比如跑步、骑自行车等"。
- 动态更新：上下文嵌入是动态更新的，随着对话的进行，新的信息会不断地被添加到嵌入中，模型会实时地根据更新后的嵌入信息来调整回答。这样，即使在长时间的对话中，GPT 也能够保持对上下文的准确理解，并给出连贯的回答。
上下文长度的限制是有transformer架构中的注意力机制和位置编码共同决定，
模型训练的复杂度与上下文长度平方成正比，这意味着，随着上下文长度的增加，计算复杂度会急剧增加，推理时间也会随之增强
ChatGPT 能够依据上下文回答问题主要基于以下原理。
ChatGPT 是一种基于 Transformer 架构的大规模无监督语言模型。Transformer 模型的核心结构由编码器和解码器构成，每个编码器和解码器由多个相同的"注意力头"组成，其中的自注意力机制允许模型在进行预测时考虑整个输入序列，使其能够更好地捕获上下文并在长时间对话中保持连贯性。因为 Transformer 的 decoder 在生成下一个 token 的时候能看到之前所有的 token，而且每一个窗口都是一个单独的 context。
ChatGPT 在训练过程中，首先在大量文本数据上进行预训练。通过预测句子中的下一个词来学习语言的基本结构、词汇和上下文关系。在预训练阶段，模型学会了理解文本中的语法、语义和上下文信息。
ChatGPT 的工作原理是当用户向其提出问题或发表意见时，ChatGPT 会将这些文本信息转换为向量表示，并将它们输入到模型中进行处理。然后，模型会自动学习文本中的语言模式和规律，并根据上下文信息生成连贯、自然的对话回复。
例如，把当前提问和前面的对话内容（最大 4000 token 限制)一起作为输入，那么输出的内容就自然包含了前面对话的意思。默认情况下，每次调用接口和 ChatGPT 进行会话的时候，都会产生一个新的 Session。为了让 ChatGPT 知道上一次的会话内容，在下一次发送会话请求的时候，需要将之前的会话以下面的格式一并发送给它：Q: xxx A: xxx Q: xxx。其中 Q 表示提问的内容，A 表示 ChatGPT 的回复。
总之，ChatGPT 依据上下文回答问题是通过其强大的 Transformer 架构、预训练学习以及特定的输入处理方式来实现的，从而能够为用户提供更加连贯和符合语境的回答。
ChatGPT 的 Transformer 架构如何实现上下文回答
Transformer 架构是 ChatGPT 实现上下文回答的关键之一。Transformer 专为文本等顺序数据而设计，其中的自注意力机制允许模型在进行预测时考虑整个输入序列（8000 tokens or more）。这意味着当用户与 ChatGPT 进行交互时，模型能够更好地捕获上下文信息。自注意力机制使模型在生成下一个词的时候，可以看到之前所有的词，并且每一个窗口都是一个单独的 context。例如，当用户提出一系列问题时，Transformer 架构能够让 ChatGPT 理解问题之间的关系，从而给出更连贯、更符合上下文的回答。这种架构的优势在于能够处理长距离依赖关系，即使在长时间的对话中也能保持连贯性。
ChatGPT 预训练如何学习上下文信息
在预训练阶段，ChatGPT 首先在大量文本数据上进行学习。这个阶段，模型学习语言的基本结构、词汇和上下文关系。它通过预测句子中的下一个词来学习这些知识。例如，在阅读大量的书籍、文章、网站等文本时，ChatGPT 会逐渐理解不同词汇在不同语境下的含义和用法。通过这种方式，模型能够建立起对上下文的感知能力。在预训练过程中，ChatGPT 会接触到各种不同的主题和语境，从而能够学习到不同情况下的语言模式和上下文关系。这为后续的微调阶段和实际对话中的上下文理解奠定了基础。
ChatGPT 如何处理输入以依据上下文生成回复
当用户向 ChatGPT 输入问题或陈述时，模型首先会解析输入内容，理解用户的问题类型、主题和关键词等。然后，为了生成有连贯性的回答，ChatGPT 会考虑与之前交互过程中的上下文信息。它会维护一个对话历史记录，包括之前的问题和模型生成的回答。通过了解上下文，模型可以更好地把握问题的背景和用户的意图。具体来说，ChatGPT 把当前提问和前面的对话内容（最大 4000 token 限制)一起作为输入。这样，输出的内容就自然包含了前面对话的意思。在生成回复的过程中，ChatGPT 使用深度学习技术，结合预训练的语言模型权重和上下文信息，生成一个概率分布，表示下一个可能的词或短语。然后，模型从概率分布中采样一个词作为生成的下一个词，并将其作为新的输入加入到上下文中。不断迭代这个过程，直到达到预设的回答长度或生成的回答看起来完整和合理为止。
ChatGPT 的会话格式对上下文回答有何作用
ChatGPT 以对话方式进行交互，这种会话格式对上下文回答起着重要作用。对话格式使 ChatGPT 能够根据聊天的上下文进行互动，回答后续问题真正像人类一样来聊天交流。例如，在多轮对话中，ChatGPT 能够利用上下文信息来保持话题的连贯性。它会根据之前的对话历史来生成回答，以保持连贯性。此外，ChatGPT 还能通过会话格式处理模糊和多义性问题。通过上下文，它可以解释和回答模糊或多义性的问题，提供更准确的回复。同时，上下文还能帮助 ChatGPT 生成个性化的回答，以适应不同用户的需求。在对话中，上下文也有助于减少误解和沟通障碍，使 ChatGPT 的回答更符合用户的期望。
ChatGPT 之所以可以依据上下文来回答问题，是因为其采用了先进的 Transformer 架构、经过了有效的预训练、能够合理处理输入并利用会话格式的优势。这些因素共同作用，使得 ChatGPT 能够理解用户的问题背景，生成连贯、准确且符合上下文的回答。