ChatGPT发布以来，就迅速火出了圈，相当对的用户都在下载体验，对这个很感兴趣，同时用户们对ChatGPT实际上是如何工作的非常感兴趣，那么ChatGPT原理是什么，接下来解析ChatGPT背后的工作原理。
ChatGPT原理是什么
chatgpt和instruct GPT是同源的，是一种指令式的命令，
简单来说就是先通过人工的标注方式来训练出一一种强化学习的冷启动模型和reward反馈模型。
然后再通过强化学习的模式来学习出对话友好的chatGPT。
从GPT-3的输入语句数据集中采样部分输入，然后再用人工标注来完成输出结果和行为，之后再对GPT-3进行有监督的训练，这就是指令式GPT的冷启动模型。
在采样的输入语句里面，前向推理就可以获得很多歌模型输出结果，然后再通过人工标注的行为来对这些输出的结果进行各种排序和打标，这些数据就是用来训练成为reward反馈模型。
采样一些新的输入语句，在用policy策略网络生成输出结果，通过反馈模型来计算反馈，之后再用作policy策略网络。
思考与展望
ChatGPT的表现是大家有目共睹的，但是一味的吹捧ChatGPT的强大或者针对其各种目前尚未解决的问题找茬挑刺都是没有意义，不利于思考的。相信和我一样，在大模型的时代，很多NLP的研究人员有时会感到迷茫，这种迷茫来源于以GPT为代表的大模型的时代下，我们个体研究人员没有大公司大资金大机器的情况下，该如何做出有价值有影响力的工作。很多时候，我们专注于一项工作，从开展到设计，再到实验最后投稿，修改到录用，这个周期短则半年，长则一年的时间。但是，当一篇工作真正被录用的时候，已经有更加前沿更加有影响力的工作产生，显得很多时候我们的工作那么渺小。那么我就在想，究竟应该作什么样的工作，才能受时间影响小一点，没那么容易过时呢？
1、研究一些更底层的，大小模型都适用的问题
比如，如何提高模型的鲁棒性与泛化能力；如何提高模型的逻辑推理能力，即使强如ChatGPT，在一些复杂的推理问题中还是很难学会其中的底层逻辑，更多时候只是从已经看见过的数据中进行类比与生成。
2、研究一些与特定领域结合的任务
与其他领域结合，比如医疗，金融，生物制药等领域，通过融合相关领域的特异性知识，进行模型结构上的设置，融入一些巧思，做好特定的任务。比如前一阵子看到的scBERT，做的就是一项利用mRNA的表达进行细胞类型判断的任务，通过结合mRNA的特性与相关知识，设计了特有的类别编码与基因编码以及预训练任务，成功将预训练模型引入这一领域。
3、做以数据为中心的任务
OpenAI相关工作人员曾指出，在训练大模型的时候高质量的数据是至关重要的。吴恩达这两年也提出Data-centic AI(DCAI)，将焦点从模型开发转移到数据层面，研究如何将有限的数据变得更多更好。
以上就是ChatGPT原理是什么，解析ChatGPT背后的工作原理的全部内容了，希望对各位小伙伴有所帮助。
