AI聊天机器人的兴起，随着技术的不断进步变得愈来愈普遍，并且已可以在我们的平常生活中使用，即便我们不需要面对面进行交谈。一个好的AI聊天机器人需要准确地理解并回答用户的问题，这就需要深度学习模型的支持。为了满足这些需求，OpenAI提出了一种基于大范围自监督学习的模型——ChatGPT，本文将揭秘它的原理。

## 背景

我们需要了解GPT是如何工作的。GPT（Generative Pretrained Transformer）是一个基于训练好的Transformer解码器的自回归语言建模框架，主要利用于生成文本。在下一步发展中，研究人员发现将该模型用于聊天机器人会有更好的效果。这就是ChatGPT的出现。

ChatGPT大范围自监督学习的进程基于Transformer之上，是通过区别的预训练阶段来训练模型的。而预训练阶段则可以被划分为两部份——主任务和辅助任务。

## 主任务

ChatGPT的主要任务是生成文本，使其能够公道地回答用户的问题。其思路主要是使用适合的训练数据，和生动的API调用，然后根据输入的提示来寻觅适合的输出文本。我们可以将其想象为是通过一系列推理进程，尽量地让ChatGPT模型理解输入信息，并能根据这些信息生成成心义的输出。

ChatGPT的模型是一个语言模型，所以当用户输入问题时，模型将利用上下文来生成答案，并以此改进其回答问题的能力。

## 辅助任务

辅助任务是ChatGPT需要完成的另外一个任务。ChatGPT的辅助任务包括

1.填空的文本预测

2.掩蔽单词并预测其位置

3.正确地排序事件并选择正确的选项

这些任务的主要目标是帮助模型学习到更多的语言细节和条件条件，使ChatGPT可以更好地理解用户的输入，并提供更准确的答案。

为了实现这些目标，研究人员在ChatGPT上进行了大量的数据注入和算法开发，以更好地实现深度学习模型的自我学习。

## 结论

ChatGPT的原理就是通过辅助任务和主任务，结合大范围自监督学习的方式，让机器模型更好地理解自然语言，并进行正确的回答。ChatGPT已有长足的进步，可以在各种利用场景中发挥出更好的性能。