ChatGPT的Transformer模型结构及训练过程详解

ChatGPT是一个基于深度神经网络的语言生成模型，其底层使用了Transformer框架。Transformer模型由Encoder和Decoder两大部分组成，通过建立词与词之间的复杂关系，实现了高效的语言模型。ChatGPT的训练过程包括监督学习、奖励模型和强化学习。在监督学习阶段，通过调整分类器的参数，使机器输出的答案逼近标准答案。而奖励模型则通过人工打分排序，训练生成多个回答的排序模型。最后，通过强化学习不断与环境交互，更新预训练模型参数，以完成特定目标或最大化行为利益。ChatGPT的训练过程结合了奖励模型和强化学习的方法，不断优化预训练模型参数。