ChatGPT 是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具，于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT-4 的 LLM。
ChatGPT 的基本概念在某种程度上相当简单。它从网络、书籍等来源中获取大量人类创作的文本样本，然后训练神经网络生成“类似”的文本，特别是能够从“提示”开始，然后继续生成“类似于训练内容”的文本。
ChatGPT 中的实际神经网络由非常简单的元素组成，尽管数量多达数十亿个。其基本操作也非常简单，基本上是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”（没有任何循环等）。
ChatGPT 实质功能本质是“单字接龙”，长文由单字接龙的回归所生成。GPT 作为大脑，也就是模型是需要训练的，训练方式是通过材料学习，不断形成模型。训练的目的不是记忆，是学习“提问和回答的通用规律”，学习后的模型，可以实现举一反三。但 ChatGPT 并不是搜索引擎的升级版，通过提前训练生成想要的问答，这样的训练是为了让它学会“能举一反三的规律”。不过，它也存在缺点，可能混淆记忆，无法直接查看和更新所学，且高度依赖学习材料，导致缺乏及时性和准确性，还可能对现实不存在的东西，出现合乎规律的捏造，产生“幻觉”。
GPT 即 Generative Pre-Training Transformer，意思是生成式预训练转换器。
ChatGPT的基本概念在某种程度上相当简单。从网络、书籍等来源中获取大量人类创作的文本样本。然后训练神经网络生成“类似”的文本。特别是让它能够从“提示”开始，然后继续生成“类似于训练内容”的文本。正如我们所见，ChatGPT中的实际神经网络由非常简单的元素组成，尽管有数十亿个。神经网络的基本操作也非常简单，基本上是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”（没有任何循环等）。但是，这个过程能够产生成功地“类似于”网络、书籍等内容的文本，这是非常卓越和出乎意料的。它不仅是连贯的人类语言，而且“说的话”是“遵循其提示”的，利用其“读到”的内容。它并不总是说出“全局意义上的话”（或对应于正确的计算），因为（例如，没有访问Wolfram|Alpha的“计算超能力”）它只是根据训练材料中的“声音类似”的东西“说出”“听起来正确”的东西。
chatGPT：是由致力于AGI的公司OpenAI研发的一款AI技术驱动的NLP聊天工具，于2022年11月30日发布，目前使用的是GPT-4的LLM。额！~ chatGPT我听过，也知道是啥，但你这个解释我直接给我干懵了，套娃呢，解释藏我不认识的单词是不！~ AI：人工智能（Artificial Intelligence）AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱你搞不出来的，大烧钱模型。这段解释chatGPT的释义，一句话就把关于AIGC的几个常见名词都涵盖了，不愧是去年火到我卖地瓜的二姨都知道的“鸡屁屉”。一个字！绝！
它为什么叫做ChatGPT呢？先说GPT：Generative Pre-Training Transformer；Generative生成式，Pre-Training预训练。Transformer转换器示意图ChatGPT实质功能：本质是「单字接龙」，长文由单字接龙的回归所生成GPT作为大脑，也就是模型是需要训练的。训练方式是通过材料学习，不断的形成模型。eg.未学习前，胡乱生成，学习后，概率抽样生成，可以对比小朋友学习前后训练的目的不是记忆，是学习，“提问和回答的通用规律”学习后的模型，可以实现举一反三Chat Gpt并不是搜索引擎的升级版，材料学习作业时调整模型，生成模型；可以给出没有记忆中的内容，这也是出现“幻觉”的原因，对现实不存在的东西，出现合乎规律的捏造，通过提前训练才能生成想要的问答，这样的训练是为了让它学会「能举一反三的规律」缺点是可能混淆记忆，无法直接查看和更新所学，且高度依赖学习材料，也是缺乏及时性，准确性的原因