一、ChatGPT 模型训练整体介绍
ChatGPT 模型规模庞大，其训练过程主要包括语言模型的预训练、根据用户数据微调以及使用强化学习方法提升模型知识涌现能力，本质都是利用随机梯度下降法进行有监督训练。考虑到非 AI 领域读者理解困难，本节先介绍神经网络的训练流程和基础概念，并举例说明，以便更好理解模型训练过程。
二、神经网络的训练流程及基础概念
（一）监督学习概述
目前神经网络最常用的训练方法是监督学习，目标是通过给定的输入（如 ChatGPT 的输入文本）和输出（如 ChatGPT 的输出文本）数据学习一个函数，使得对于新的输入数据能预测其对应的输出。输入数据称为特征，输出数据称为标签或目标变量，这一过程就像是老师教学生做题，让学生通过观察已知问题和答案的关系学会解决新问题。
（二）具体监督学习流程示例：猫狗分类
1. 神经网络的输入和输出
以对猫狗特征分类为例，假设我们有两个标注好特征和类别的样本：
样本 1：体长：0.5 米，身高：0.3 米，食量：0.03 kg；类别：猫
样本 2：体长：1.2 米，身高：0.6 米，在食量：0.2 kg；类别：狗
据此构造一个最简单的神经网络（单层前馈全连接线性层），其本质是矩阵乘法运算。假设其权重参数分别为，计算样本 1 属于猫和狗的类别值分别为：
样本 1 的猫类别值：
样本 1 的狗类别值：
同样可写出样本 2 的计算式子。通过比较两个类别值大小判断样本所属类别。
2. 神经网络的预测推理
在模型训练前需随机初始化一套参数值用于推理（预测）。以给定的一套参数值计算上述样本属于猫和狗的类别值，这些值实际是 log 化的概率值，通过 softmax 公式可转换为真实概率值。如样本 1 属于猫的概率猫样本和属于狗的概率狗样本等，由此判断样本所属类别，发现与真实标注数据可能不符，需计算两者差距。
3. 神经网络的损失函数
损失函数用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差距，常见的是交叉熵损失函数。其公式为，其中为样本数量，为类别数量，表示第个样本的真实标签是否属于第个类别，表示模型对第个样本属于第个类别的预测概率。以猫狗分类例子计算可得不同样本的损失值，总和损失值可反映模型预测与真实情况的差异，交叉熵值越小说明两个概率分布越接近。
4. 梯度下降法
梯度下降法是用于求解函数最小值的常用优化算法，在机器学习中用于更新模型参数使损失函数最小化。基本思想是沿着函数的负梯度方向不断迭代。以猫狗分类例子阐述其训练实施过程，通过调整权重参数（如）的值，可使模型对样本的预测更偏向正确类别，同时损失函数值下降，表明模型训练朝着正确方向前进。对所有参数按此方式迭代训练，可得到优质模型，整个过程就是利用梯度下降法实现模型训练，模型训练过程类似从高山山峰逐渐下来，损失函数值不断下降，每一次迭代都使模型更接近最优状态。
三、ChatGPT 的预训练过程
ChatGPT 的预训练过程与上述猫狗分类的监督学习过程没有本质差别。以 “jionlp 是一个好用的开源_____” 为例，ChatGPT 模型以 token 序列的 embedding 作为输入，输出一个高维度向量，通过比较向量各维度值对应 token 的大小，抽取最大维度值对应的 token 作为结果，反复执行可填补完整句子，同样涉及对输入输出的处理以及利用类似监督学习的方式进行训练。
四、总结
- 监督学习是依据数据对模型参数进行拟合，在神经网络模型中应用广泛。
- 监督学习常用交叉熵作为损失函数。
- 监督学习采用梯度下降法进行模型参数训练。
- ChatGPT 的预训练本质上是一个监督学习过程。
