什么是GPT
GPT（Generative Pre-training Transformer）是一种模型我们经常听说的ChatGPT就是基于此模型演变而来，它可以根据输入的文本自动生成人类可以理解的自然语言输出。ChatGPT 通过 GPT 大模型训练、有监督训练初始模型、训练 Reward 模型、强化学习优化模型 等步骤实现其强大的对话功能。
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。
训练模型是咋回事
GPT （Generative Pre-training Transformer）模型是一个宏观的模型，是一种大型语言模型，能够生成各种不同的文本类型，我们现在比较火的ChatGPT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。我们扒一扒 OpenAI 官方对 ChatGPT 的原理介绍，地址是：OPEN-AI
参考以上的图例，GPT系列模型的基本思路是让AI在海量的数据上通过文字上下文对接，从而掌握基于前文内容生成后续文本的能力。这种训练方法不需要人类标注数据，只需要提供一段话的上文并遮住下文，然后将AI生成的文本与下文内容进行对比来训练AI。ChatGPT是在GPT3.5模型的基础上进行优化的，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进行了训练，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。例如，给GPT一个句子「花谢花飞花满」，GPT就能生成最有可能是下一个字的结果。但由于下一个字有多种可能性，比如「花满天」、「花满园」等，因此GPT每次输出的结果都可能不同。
第一种：人为干预
光靠学习文字串联，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。
所以人们采用了一种有监督学习的方法，即让人类提供一些问题和对应的人工答案，然后将这些问题和答案提供给GPT进行学习。这种方法可以引导GPT朝着人类期望的方向进行关联，并生成正确和有用的回答。需要注意的是，这种方法并不需要人类提供所有可能的问题和答案，这样做既代价高昂又不切实际。实际上，只提供了数万条数据用于训练GPT，因为GPT本身就有能力产生正确的答案，只是尚不知道哪些答案是人类所需要的。这些数据主要是为了告诉GPT人类的偏好，提供一个正确的引导，这样我们可以得到一个简化版的ChatGPT模型。如下图：
第二种：Reward 模型
为了让这个简化版的ChatGPT模型变得更强，我们可以参考其他AI模型的训练思路。例如，围棋人工智能AlphaGo通过海量的自我对弈来优化模型，最终超越了人类。那么，我们能否让GPT通过大量的对话练习来提高其回答问题的能力呢？答案是肯定的，但是缺少一个"好老师"。
与AlphaGo通过围棋规则来决定胜负不同，GPT回答问题时，没有人可以告诉它答案的好坏。我们不能让人来逐个评定GPT的回答，因为这需要大量的时间和精力。但是，AI的精力是无限的，如果有一个能够辨别GPT回答好坏的模型（即奖励模型），并根据人类的评分标准对GPT给出的答案进行评分，那么GPT的回答就能更符合人类的偏好了。
因此，让GPT对特定问题给出多个答案，由人类来对这些答案进行排序。相比直接给出答案，让人类对答案进行排序要简单得多。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奖励模型。如下图：
第三种：AI 指导 AI
基于上一步我们想进一步解放认为干预，那么就想到 AI 指导 AI，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。例如：
前两步训练得到的模型在这一步都能派上用场：我们随机问简易版 ChatGPT 一个问题并得到一个回答，让 Reward 模型（老师模型）给这个回答一个评分，AI 基于评分去调整参数以便在下次问答中获得更高分。重复这个过程，完整版的 ChatGPT 就训练好啦！如图：
示例：
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