如何训练chatgpt

使用现代GPU硬件，可以并行计算数千个示例的结果。但是，当涉及实际更新神经网络中的权重时，目前的方法基本上要求一次一批地执行此操作。（是的，这可能是实际的大脑将计算和内存元素相结合的优势。)即使在我们之前讨论过的学习数值函数的看似简单的情况下，我们发现通常需要使用数百万个示例才能成功训练网络，至少是从头开始。那么，为了训练一个“类人类语言”的模型，需要多少示例呢？理论上似乎没有任何根本的方式可以知道。但是在实践中，ChatGPT成功地从数百万亿字的文本中进行了训练。一些文本会被重复使用多次，而其他文本只会使用一次。但是，它以某种方式从看到的文本中“得到了它所需的”。但是，考虑到这么多的文本进行训练，需要多大的网络才能“很好地学习它”呢？同样，我们还没有根本的理论。最终——正如我们将在下面进一步讨论的——人类语言及其典型使用可能存在一定的“算法”。但是，下一个问题是，神经网络在实现基于该算法内容的模型时有多么高效；我们还不知道，尽管ChatGPT的成功表明它相当有效。

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。

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