尽管 ChatGPT 像是一颗核弹，突然在全世界媒体上引爆了。但是，ChatGPT 并不是 OpenAI 天降神力直接横空出世的，而是 OpenAI 历经多年，不断迭代、不断优化模型的结果。
GPT 是 OpenAI 发布的一系列模型的总称。主要经历了 GPT 初代、GPT2.0、GPT3.0、GPT3.5、ChatGPT，目前已经有了 GPT4，未来还会有 GPT-n 等等，模型之间有很强的关联。ChatGPT 中的很多技术点，都是由前几代模型设计并运用的，学习 ChatGPT 技术原理，势必要学习了解早期 GPT 模型的发展脉络。若把 ChatGPT 比作一个健康聪明的青年人，那么早期的模型就是他的婴儿时期、青少年时期，GPT 的发展历程像是朝着模拟人类发展。ChatGPT 是一个语言模型，是属于 NLP 领域的概念。那什么是语言模型呢？我们来举几个例子解释一下。
例1：请各位做一个完形填空：掘金社区是一个______的技术交流平台。
在这个例子里，上述的空格处应该填什么字呢？中文汉字总共有上万个，空格里填任何一个字，都算是完成了填这个动作，我们真正关心的，是填什么字才能让文字读起来通顺。
有的人觉得毫无疑问应该填“便捷”，而有的人觉得应该是“实用”，事实上填这两种答案都是正确的，可以让文字读起来通顺。再举一个例子：
例2：请补全这条语句：掘金社区是一个便捷的技术交流______
有的人觉得，应该填写“网站”，有的人觉得应该填写“社区”、“平台”等等，但总不太可能是其它别的答案了。
总结这两个例子，我们可以得出结论，空格处要填什么字，填几个汉字，是根据空格周围的上下文来决定的。能够正确根据上下文在空格处填入恰当的文字，表明其语言能力强，否则表示语言能力弱。 所谓语言模型，就是由计算机来实现类似于人的语言交流、对话、叙述能力，它集中体现在模型能够依赖上下文进行正确的文字输出。把上述这些预测空格内容的问题交给计算机建模来完成，就实现了语言模型的训练。换句话说，语言模型就是由上述的方式来进行训练的。在上述第 1 个例子中，空格介于一段话的中间，填写需要依赖上下文。在第 2 个例子中，空格位于一段话的末尾，句子没有讲完，需要根据前面的信息，补充后面的信息。即，例 2 的填写只需要依赖上文，例 2 中的形式就是 GPT 所采用的建模形式。假设常用汉字总共有 10000 个，空格处要填写什么汉字，可以理解为从 10000 个汉字中随机地选取一个填入其中，因此可以建立概率模型。然而在填写上述空格的时候，我们并不是直接根据三个汉字的概率进行抽取的，而是要依赖其上下文进行判断，日常生活中，接触到的新闻文本可以非常长，动辄上千字、上万字的文章随处可见。过长的文本将导致在计算语言模型的条件概率时非常复杂，因此我们通常考虑将上下文依赖局限在一个较短的范围内。通常情况下，语言模型的建模公式采用 n-gram 模型，这个词没有对应的中文翻译，其含义是就近原则，距离第 i 个字符相隔 n 个字符距离以上的，就不在考虑范围内了。
