ChatGPT 使用来自人类反馈的强化学习进行训练，这种方法通过人类干预来增强机器学习以获得更好的效果。在训练过程中，人类训练者扮演着用户和人工智能助手的角色，并通过近端策略优化算法进行微调。

与BERT模型类似，ChatGPT或GPT-3.5都是根据输入语句，根据语言/语料概率来自动生成回答的每一个字（词语）。从数学或从机器学习的角度来看，语言模型是对词语序列的概率相关性分布的建模，即利用已经说过的语句（语句可以视为数学中的向量）作为输入条件，预测下一个时刻不同语句甚至语言集合出现的概率分布。

OpenAI使用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedbac，人类反馈强化学习） 技术对 ChatGPT 进行了训练，且加入了更多人工监督进行微调。

与大家在生活中用到的各类智能音箱和“人工智障“不同，ChatGPT在对话过程中会记忆先前使用者的对话讯息，即上下文理解，以回答某些假设性的问题。ChatGPT可实现连续对话，极大的提升了对话交互模式下的用户体验。

AI 大模型技术，将成为继移动互联网之后，未来最大的技术平台；而以聊天机器人为界面，加上图像、音乐、文本等多模态模型的发展，将诞生大型企业。

AI 将渗透到每一个角落。我对未来十年的基本模型是，智力和能源的边际成本将迅速趋于零，而且幅度之大令人惊讶。

从下游相关受益应用来看，包括但不限于无代码编程、小说生成、对话类搜索引擎、语音陪伴、语音工作助手、对话虚拟人、人工智能客服、机器翻译、芯片设计等。从上游增加需求来看，包括算力芯片、数据标注、自然语言处理（NLP)等。

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