现今社会，对话式智能程序已愈来愈普及。在这个领域中，chatgpt无疑是最优秀的代表之一。那末，究竟作甚chatgpt，其背后的GPT模型是如何工作的？下面我们来详细介绍。

chatgpt是一款基于GPT模型的聊天机器人，能够进行实时、自然的文本对话。聊天机器人通过自然语言处理技术，将用户发来的信息进行分析，编写响应并发送回去。与其他聊天机器人区别，chatgpt使用的GPT模型在建立响应时使用的是transformer技术。transformer是一种非递归神经网络结构，经常使用于语音辨认、自然语言处理等任务。

现在，让我们来了解GPT模型的具体架构和训练进程。

**GPT模型的架构**

GPT模型是由OpenAI团队设计的，它是一个基于transformer的预训练语言模型。该模型架构由多层transformer编码器组成，每一个编码器都包括自注意力、前向注意力和全连接层。

GPT模型的输入是一系列的token（标记），输出则是token序列的几率散布。大于一般的NLP任务中，每一个token代表一个自然语言单词，一个完全的句子就是由一系列的token组成的。transformer结构能够有效地捕获这些token之间的关系，因此GPT模型也能够自然地对话。

**GPT模型的训练进程**

GPT模型的训练进程主要分为两步：无监督训练和微调。

在无监督训练阶段，GPT模型从大范围文本数据库（例如维基百科）中自动学习语言的表示，从而能够在语言任务中快速准确地产生正确答案。通过这个阶段的训练，GPT模型的语言理解能力得到了极大的提升，同时也具有了广泛的语境知识。

在微调阶段，则是将模型用于实际利用任务上，比如说QA（Question Answering）和聊天机器人。在微调阶段，我们需要使用和预期利用相同的数据集来重新训练GPT模型。与无监督阶段区别的是，微调阶段需要对模型进行有监督的训练，即我们需要为模型提供参考答案，让其学习如何更好地生成正确的回答。

综上所述，GPT模型在chatgpt中的工作方式非常全面和完善，其中transformer技术的利用非常重要。通过自动学习大范围文本数据，GPT模型的语言理解能力得到了极大提升，使得其在自然语言处理任务中有着极强的优势。同时，在实际利用中，我们还需要通过微调来针对具体的任务进行训练，从而提高模型在该利用领域的性能。