1.3.1　預訓練與深度學習

ChatGPT采用了預訓練的方法，即在大規(guī)模語料庫上進行自監(jiān)督學習，從而學習到自然語言的語義和語法知識。在預訓練階段，ChatGPT使用了一個大型的Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡，輸入是一段文本序列，輸出是對這段文本的下一個單詞的預測。在這個預測過程中，ChatGPT會利用上下文信息，從而能夠理解文本的語義和語法。

Transformer由谷歌的研究人員在2017年的論文Attention Is All You Need中提出，是一種深度學習模型，與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）不同，Transformer使用了全新的機制來處理序列數(shù)據(jù)，即自注意力機制（self-attention mechanism）。它的設計解決了傳統(tǒng)模型在處理長文本時遇到的問題，如模型難以理解句子中的關系等。處理輸入文本時，Transformer可以自己決定關注文本中的哪些部分，而不需要事先指定，如同為注意力畫上重點。

具體來講，單詞的確切含義通常取決于在它之前或之后的其他單詞的意思，而Transformer可以跟蹤每個單詞或短語在序列中出現(xiàn)的位置。通過跟蹤這些內(nèi)容的上下文信息，模型就可以處理更長的文本字符串，更準確地得出單詞的真實含義，并預測下一個單詞的概率分布，通過訓練在大型文本語料庫上學習到的語言模式來生成自然語言文本。

Transformer在自然語言處理領域的應用非常廣泛，可以用于機器翻譯、文本生成、情感分析、命名實體識別等任務。BERT、GPT-3、LaMDA等預訓練模型都是基于Transformer建立的。