纵观 ChatGPT 模型的进化历史，可以看出，模型的发展脚步就是在朝着模拟人类的方式前进着。
人类接收语言文字信息，输出语言文字，应用了编解码方式，ChatGPT 也利用了编解码的方式。 人类的大脑神经元数量是所有生物中最多的，ChatGPT 应用了超千亿的大规模参数模型。 人类采用了对话的方式进行交流，ChatGPT 建模也采用了对话的方式。 人类的大脑具有多种多样的功能，ChatGPT 也融合了多任务，各种各样的NLP任务。 人类可以通过极少量的样例进行学习，ChatGPT 也可以完成小样本学习。 人类可以在与实际环境的交互中学习知识，塑造语言，ChatGPT 也添加了强化学习，模拟与人类的交互。 ChatGPT 的发展史，就是人工智能模拟人脑的历史。 ChatGPT 也可以回答用户的连续提问，也就是多轮对话，多轮对话之间是有信息关联的。其具体的形式也非常简单，第二次用户输入时，系统默认把第一次的输入、输出信息都拼接在一起，供 ChatGPT 参考上次对话的信息。 如果用户与 ChatGPT 对话的轮次过多，一般来讲模型仅会保留最近几轮对话的信息，此前的对话信息将被遗忘。当用户输入问句：“你喜欢苹果还是香蕉？”，ChatGPT 接收到数据之后，首先会生成一个“我”字，然后，模型会综合用户的问句和生成的“我”字，继续生成下一个字“喜”。以此类推，直到生成一个完整的句子“我喜欢苹果。”。
