在人工智能（AI）坐标系中，交互式的做法正在逐步成为一种新的时期。而为啥说ChatGPT（GPT为Generative Pre-trained Transformer的缩写）是这类时期的代表和领袖呢？这是由于ChatGPT是一种三位一体的人工智能技术，也就是三个简单的但相互支持的技术体系的组合。这三个体系分别是OpenAI的自然语言处理（NLP）、深层次学习和基于Transformer的预训练。那末，这三个技术如何与ChatGPT相结合？它们是如何带领着人工智能时期走向交互式的革命？

让我们来了解一下NLP。NLP是指机器通过对自然语言的语法和意图进行理解从而进行人类交换的进程。尽人皆知，与计算机分析文本信息相关的任务中，自然语言可谓是相当的复杂和多义的。但是，OpenAI的NLP技术上提供了一种有效的解决方法。ChatGPT将训练集中的上亿级语料库纳入自己的“成长和思考”，并与NLP技术结合使用，使得ChatGPT能够精准地理解人们说话时的含义和意图。这个进程被称为语义理解。使用NLP技术还可以提升聊天机器人的口语交换能力，这在某种程度上证明了ChatGPT简单却有效的人工智能交互式革命。

接下来，让我们了解一下深层次学习。在计算机科学领域中，深层次学习是指神经网络中的多个逐层的学习算法。从输入到输出，每层的数据都会在神经网络中传递。这个进程是迭代重复的，每次迭代的目标都是优化下一层的权重。深度学习的强大的地方在于它能够辨认和探索与人类感知和认知相关的知识和信息，从而能够在语言生成和问答等领域中迅速获得突破性的技术进展。一样地，ChatGPT的语言生成模型是基于深度学习算法完成的，所以它最大的优点是“思路清晰、口才出众”，由于ChatGPT的算法本质上是将机器与人类的思惟相结合，进一步加强了交互式对话的质量。

我们来了解一下基于Transformer的预训练。Transformer是指一种神经网络模型结构，用于将输入序列和输出序列之间相互交互进行分类。而在预训练方面，预训练技术是指先通过许多大范围数据集对神经网络的模型构架进行预训练，从而提升机器语言的语义理解能力。而这类技术，恰正是支持ChatGPT这类高智能交互式的核心。预训练模型使得ChatGPT能够将已有的语境理解融入它的答案中，乃至能够通过交互式追问的方式提取新的信息或解决迷糊不清的问题。这类能力是人工智能中交互式革命的一个体现，ChatGPT也因此成了这类革命的先锋和代表。

ChatGPT是由OpenAI研发出来的一款三位一体的人工智能交互技术。这三个技术分别是NLP技术、深入学习技术和基于Transformer的预训练技术，它们的结合带领着人工智能时期进入了交互式革命当中。在这类革命中，ChatGPT展现出了它无与伦比的交互式对话能力和出色的表现。