ChatGPT实现原理简述

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ChatGPT是基于GPT（生成式预训练Transformer）架构的自然语言处理（NLP）模型，利用Transformer架构和自注意力机制（self-attention）获取长距离依赖关系，从而提高了模型在生成和理解文本时的准确性。ChatGPT的训练分为预训练和微调阶段，预训练从大量文本数据中学习语言规律，微调阶段使用带有标签的小型数据集使模型更好地适应特定任务，例如回答问题或生成文本。GPT采用自回归（autoregressive）生成文本的方式。

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