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ChatGPT已成了人工智能领域热门话题，这是一款非常强大的NLP模型，可以预测自然语言文本，和自动生成文章、对话、摘要等内容。但是，人们对ChatGPT的关注常常局限于它在自然语言处理领域的利用，而对它的背后技术却鲜有深入探究。本篇文章将会介绍ChatGPT的创造者和背后技术之源。

对ChatGPT的创造者，最为人所知的是OpenAI。这是一家由伊隆-马斯克、Sam Altman等著名人物共同创建的人工智能研究实验室，致力于推动人工智能技术的发展。OpenAI被英特尔、微软等巨头支持，为世界各地的研究人员提供先进的开源人工智能技术，其文化理念在全球范围内都备受尊重。

OpenAI的聚焦领域之一，是NLP技术。早在2017年，OpenAI就公然了一个名为GPT（Generative Pre-trained Transformer）的NLP模型。这个模型成功地将预训练技术引入到了NLP领域。在加上Transformer结构的实现，GPT模型成了当时业内最为领先的NLP模型之一，获得了长足进展。而且，GPT历来没有被Stopword等正则化策略所迫害，成了一个普适性极强的模型。

2020年，OpenAI发布了更加先进的GPT⑶模型。GPT⑶不但是一个体量大的模型，逐步变得愈来愈智能化；而且逐步变成了一个更加通用的平台，可以处理更广泛的任务。

那末在创造这个强大的ChatGPT模型的进程中，究竟利用了哪些技术呢？在回答这个问题之前，需要了解一下这个模型是如何被构建的。

ChatGPT的构建主要触及以下步骤：

需要搜集有代表性的自然语言文本数据作为训练集。在训练前，会使用 BPE（Byte Pair Encoding） 等技术对文本进行分词和编码，以便将每一个字母转换成一个数字。在全部模型建立进程中，OpenAI选择了多角度、多领域、开放、中立的数据集，这些数据集涵盖了重新闻报导到科技文献、乃至是维基百科等各种类型的数据。

接着，OpenAI利用自监督学习加强模型的预训练能力，即通过预训练来学习模型的所有参数。具体来讲，将大量的数据输入到模型系统中，让系统学会预测后续的句子是甚么，并在该句子上进行修正。这类预测和修正的方式构成了模型的训练进程，使得系统对NLP任务具有更好的理解。

通过这样的方法，OpenAI终究创建了ChatGPT这个强大的NLP模型，能够智能化、自动化地分析、理解、处理各种自然语言任务。ChatGPT的背后技术，触及自然语言处理、自监督学习、神经网络等众多领域。随着NLP技术的延续升级，ChatGPT的利用领域也将更加广泛。目前，ChatGPT已利用于客服、机器人、智能问答等领域，帮助企业提升工作效力，改良用户体验。

总结：

ChatGPT是众多先进技术的结晶，OpenAI团队的创新策略和多才多艺的研究员们的努力工作是这个模型的关键。关注背后技术之源，才能更好地理解ChatGPT的运作原理和利用场景。这类对机器学习、自动化技术的探究，可以帮助我们更好地开发和利用人工智能技术，推动其延续发展，为人类的未来带来更多的可能性。