caht gpt全称：Chat Generative Pre-trained Transformer
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1. chatGPT介绍
chatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。
ChatGPT目前仍以文字方式交互，而除了可以通过人类自然对话方式进行交互，还可以用于相对复杂的语言工作，包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务。
如：在自动文本生成方面，ChatGPT可以根据输入的文本自动生成类似的文本（剧本、歌曲、企划等），在自动问答方面，ChatGPT可以根据输入的问题自动生成答案。还具有编写和调试计算机程序的能力。
在推广期间，所有人可以免费注册，并在登录后免费使用ChatGPT实现与AI机器人对话。
ChatGPT可以写出相似于真人程度的文章，并因其在许多知识领域给出详细的回答和清晰的答案而迅速获得关注，证明了从前认为不会被AI取代的知识型工作它也足以胜任，对于金融与白领人力市场的冲击相当大，但其事实准确性参差不齐被认为是一重大缺陷，
其基于意识形态的模型训练结果并被认为需要小心地校正。ChatGPT于2022年11月发布后，OpenAI估值已涨至290亿美元[7]。上线两个月后，用户数量达到1亿。
2. chatGPT如何训练数据
ChatGPT使用基于人类反馈的监督学习和强化学习在 GPT-3.5 之上进行了微调。这两种方法都使用了人类训练员来提高模型的性能, 通过人类干预以增强机器学习的效果，从而获得更为逼真的结果。
在监督学习的情况下，模型被提供了这样一些对话, 在对话中训练师j充当用户和AI助理两种角色。在强化步骤中，人类训练员首先对模型在先前对话中创建的响应进行评级。
这些级别用于创建“奖励模型”, 使用近端策略优化(Proximal Policy Optimization-PPO)的多次迭代进一步微调。
这种策略优化算法比信任域策略优化（trust region policy optimization）算法更为高效。这些模型是与 Microsoft合作,在其Microsoft Azure超级计算基础设施上训练的。
此外，OpenAI继续从ChatGPT用户那里收集数据，这些数据可用于进一步训练和微调 ChatGPT。 允许用户对他们从ChatGPT收到的回复投赞成票或反对票；在投赞成票或反对票时，他们还可以填写一个带有额外反馈的文本字段。
ChatGPT的训练数据包括各种文档以及关于互联网、编程语言等各类知识，如BBS和Python编程语言。
关于ChatGPT编写和调试计算机程序的能力的训练， 由于深度学习模型不懂编程，与所有其他基于深度学习的语言模型一样，只是在获取代码片段之间的统计相关性。
ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体，经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。
ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用，因为它提供了有用的信息或只是为了好玩。
ChatGPT使用方法和注意事项:
支持中文和英文，都可以问，它不是Siri这种机器人，他是一种生产力的工具，要把它当作真实的人来对话，可以让它改进，支持上下文多轮对话，放心大胆的问，每次回答的字数有应该有限制，可以使用“继续问”等来追问，它会继续写。
AI届已经进入新的范式，学会提问题会越来越重要
ChatGPT是一种由OpenAI开发的通用聊天机器人模型。
它被训练来对对话进行建模，能够通过学习和理解人类语言来进行对话，并能够生成适当的响应。ChatGPT使用了一种叫做Transformer的神经网络架构，这是一种用于处理序列数据的模型，能够在输入序列中捕捉长期依赖性。
它还使用了大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，以便模型能够更好地理解人类语言。还能够实时回答用户提问，包括聊天、纠正语法错误，甚至是写代码、写剧本等，由于可玩性很高，迅速在全球范围内风靡起来。
ChatGPT带来的影响
ChatGPT大红大紫之际，就有诸多学者和研究人员发出警告ChatGPT很可能杀死大学论文。无独有偶，在很多互联网大厂，ChatGPT也遭到了封杀。
ChatGPT背后的技术很快就会对整个科技行业产生更深远的影响，微软公司的人工智能平台主管埃里克·博伊德表示：ChatGPT的人工智能模型将改变人们与电脑互动的方式，与电脑对话，就像与人对话一样自然，这将彻底改变人们使用科技的日常体验。
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这是一个好问题，我来说说个人看法。
首先，当前国内很多高校确实设立了不少人工智能相关的专业，很多老师的实验室也输出了大量的前沿创新成果，但是要想做出ChatGPT不仅仅比拼人力，更是在比拼算力，这是当前很多团队都很无奈的事情。
人工智能当前的大量创新都是基于大模型开展的，而这种大模型对于数据和算力的消耗是非常巨大的，而绝大部分高校，包括国外的高校，都没有这样强大的资源支撑，所以即使了解ChatGPT的原理也无法开展相关的项目研究。
ChatGPT是一个工具，但是ChatGPT也是一个产品，这个产品的研发经过了多次迭代，这个过程需要耗费巨大的资金，目前国内能够承担这个资金规模的企业并不算多，即使一些头部大厂有能力开展前期的研发，但是由于人工智能产品的落地前景并不明朗，所以这种投资本身的风险也是巨大的。
实际上，在经历了多轮“烧钱”之后，ChatGPT也才刚刚开启商业化应用，之后能否取得成功还是一个未知数，而且目前在多个领域针对于ChatGPT的声音也非常杂，这给后续ChatGPT的发展也带来了诸多的不确定性。
对于资源本身就非常有限的高校团队来说，开展一些更务实的课题项目是绝大多数老师的选择，而对于处在产业领域的研发团队来说，ChatGPT的不确定性因素太多了。
好消息是目前一些国内大型团队已经开始在规划对标产品了，在这个春节期间跟我的学生探讨ChatGPT时，有两名同学告诉我他们所在的团队已经明确要开启对标ChatGPT产品的研发了。
国内互联网领域的创新热度一直是比较高的，但是创新不能脱离场景，在国内资源比较有限的情况下，极少有团队敢开启ChatGPT这样的项目，这需要巨大的勇气，因为在很多人的眼里，这是一种自杀行为。
实际上，国内很多创业者从来不缺乏想象力，大概在15年前，我就遇到过一名创业者，我参加了一场他的路演，他当时要做的事情跟ChatGPT就非常接近。
从我个人的角度来看，很多国内研发团队的创新格局之所以没有全面打开，很重要的一个原因就是大部分团队都不敢折腾，都很珍惜手里来之不易的那点资源。