自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）已成了计算机利用领域的重要命题，最近几年来技术不断发展，相关利用已影响了各行各业，包括语音辨认、机器翻译、智能客服等等。其中，chatgpt就是一种利用在NLP领域的技术。

chatgpt（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer的自然语言生成模型，能够实现无监督的预训练和监督的微调，是最近几年来最受欢迎的NLP模型之一。在chatgpt横空出世之前，自然语言处理的发展历程虽然获得了一定的成绩，但是依然面临着许多挑战。作为一种最为重要的自然语言处理技术手段，现在我们就来深入了解一下chatgpt原画像，理解自然语言处理的本质。

可以从chatgpt的产生背景和利用链来了解chatgpt原画像，以此理解自然语言处理的本质。chatgpt是由OpenAI公司在2019年推出的一种语言生成模型，采取了大范围的无监督预训练技术。其本质是一种基于Transformer的模型，可以对文本进行建模和预测，生成和摹拟自然语言的表达方式。chatgpt的实现是通过中间语言表示来实现对输入的理解和生成，同时模型训练进程中使用的数据集非常大，可以包括数亿个文本样本。

可以从chatgpt的实现原理来了解chatgpt原画像，以此理解自然语言处理的本质。chatgpt的模型架构核心是Transformer，也就是该模型成功的地方之一。Transformer将输入序列分别送到自注意力（Self-Attention）机制中，用于抽取输入序列中的关键信息。注意，这里的“关键信息”和我们人类的理解有所区别，它是在完全不知道具体输入的情况下，学习到的输入数据中的重要、成心义的特点。 Transformer可以将输入序列中的信息用削减序列长度的方式提取出来，然后将其整合为紧凑的表示，被用于生成和理解输入输出序列。

从chatgpt的性能表现来看，它在语言生成领域已获得了很好的成果，表现远超之前的任何自然语言处理方法。但是需要注意的是，理解自然语言处理本质，需要理解和掌握更多的知识，例如自然语言处理在实际利用中需要斟酌的一些实际问题、语言建模、文本分类、结构化信息处理等等。

chatgpt的出现带来了自然语言处理技术的新突破，同时也向我们展现了自然语言处理的本质和未来的走向。理解chatgpt的成因和原理，在一定程度上有助于我们更好地理解自然语言处理技术在实际利用场景中的利用，也更加有益于未来自然语言处理和推荐算法的创新发展。