文章围绕 ChatGPT 模型训练展开多方面介绍，旨在帮助读者理解其训练原理与过程，尤其顾及非 AI 领域读者，通过基础讲解与示例分析深入浅出地呈现关键内容。
开篇点明介绍重点在于 ChatGPT 模型训练，先是概述其训练过程涵盖语言模型预训练、依据用户数据微调以及利用强化学习提升知识涌现能力，且本质上属于利用随机梯度下降法的有监督训练。
随后着重阐述神经网络训练的基础知识。介绍了监督学习这一常用方法，将其形象比作老师教学生做题，即借助输入和输出数据学习函数以实现对新输入的预测，训练过程包括准备标注数据、对比模型推理与标注结果、用交叉熵损失函数衡量差异以及依靠梯度下降法更新参数等环节。
为便于理解，文中以猫狗分类构建简单神经网络为例详细讲解。从输入输出环节依靠标注数据构造网络、计算样本所属类别值，到预测推理中初始化参数进行预测并通过 softmax 公式转化为真实概率值判断类别，再到发现预测与真实标注不符时利用交叉熵损失函数衡量差距，完整展现各步骤。
进一步介绍梯度下降法，它作为优化算法，旨在使损失函数最小化，文中以猫狗分类案例演示如何沿着负梯度方向迭代更新参数，让损失函数下降，推动模型朝着正确方向训练，且指出整个训练过程就是损失函数值不断降低直至达到极小点的过程，参数下降方向具有一定随机性。
最后关联到 ChatGPT 的预训练，指出其以 token 序列的 embedding 作为输入，输出预测下一个字的概率情况，本质与猫狗分类的训练流程相似，同样属于监督学习过程。
总结来看，监督学习在神经网络模型里应用普遍，交叉熵损失函数常被用于衡量差异，梯度下降法助力模型参数训练，而 ChatGPT 的预训练正是基于这样的监督学习机制开展，这些内容共同构建起理解 ChatGPT 模型训练的知识体系，让读者对其复杂的训练过程有更清晰、系统的认知。
