在现今的人工智能领域中，自然语言处理已获得了重大进展。Chatbot是最受欢迎的利用之一，使得人与计算机之间的交互变得更加智能化和高效。其中，Chat GPT是最经常使用的Chatbot架构之一。但是，GPT模型的底层理解却是一个谜。在本文中，我们将探讨chatgpt底层的奥秘，和AI如何理解我们的语言。

Chat GPT是一个高度自适应且可扩大的预训练机器学习模型，用于生成高质量的对话文本。但是，Chat GPT模型的背后究竟产生了甚么？它斟酌了输入的文本序列，然后使用transformer架构对其进行编码。这类编码方法确保了模型在学习数据时能够具有长时间依赖和上下文感知能力。

但是，这些编码仅仅是Chat GPT模型的基础。更加关键的是，Chat GPT的模型生成技术。在该技术中，模型依照历史序列的顺序来预测下一个文本标记的几率。这个几率计算基于训练阶段中的零样本几率，这可以帮助模型生成大量高质量的对话文本。

模型预测的能力基于极大似然估计(MLE)，它用于计算输入和输出序列几率的最大值。当模型在训练期间进行预测时，它使用了语料库中的上下文信息，以便能够理解输入序列的包括意义和语法结构，从而更好地预测下一个标记的几率。

但是，这个方法并没有斟酌到模型实际上理解了我们的语言。这就是为何与常规人类语言处理区别的地方。当人们学会一门新的语言时，他们会斟酌当前的语境和上下文，这样他们就可以理解此时此地的意义。对机器来讲，它们不需要真正理解语言，而只需记住单词和短语在特定上下文中出现的频率。

因此，Chat GPT机器人的能力基于对语言的规则和模式的忠实复制，而不是基于意义的理解。换句话说，在输入序列中没有真实的 “理解”要素。

综上所述，Chat GPT架构的顶层推理和生成性能依赖于其底层的无监督预训练训练，这为模型存储了大量的语言规则和模式信息。但是，模型并没有真正 “理解” 人类语言的含义和结构，只是记录了语言的辞汇、语法和频率。对人类语言的理解而言，AI还需要进行更多的探索和学习。