Chat GPT是目前人工智能领域的热门技术，它使用基于变压器的模型和大量的数据来生成人工智能聊天机器人。但是，Chat GPT其实不是像点击一个按钮一样简单地配置便可使用的，需要掌握一些关键的“考点”，才能发挥出它的最大威力。在本文中，我们将探讨Chat GPT的考点，为您提供深入了解这一技术的细节。

1.数据量

Chat GPT的性能与训练数据量密切相关。更大的数据量可以带来更好的性能，但同时也需要更多的计算资源和时间。要在Chat GPT上取得高质量的结果，您需要选择大量的数据训练。您可以从公共数据集中下载数据来强化您的Chat GPT模型。

2.超参数设置

超参数设置是Chat GPT性能的另外一个关键因素。超参数是指您需要预先定义的模型参数，例如学习率、层数、隐藏单元数等。这可能需要进行大量的尝试和训练，以找到最好的超参数设置。您可以通过使用交叉验证等技术来找到最好的超参数设置以优化您的Chat GPT模型。

3.模型设计

Chat GPT的模型设计也很重要，这决定了它的性能。除模型的层数和隐藏单元数以外，您还需要斟酌激活函数、正则化等方面。在设计您的Chat GPT模型时，您需要肯定哪些组件需要包括在内，和哪些组件不需要。一般来讲，使用自注意力机制和残差连接的模型表现良好，但这也需要根据您的特定情况来判断。

4.文本预处理

Chat GPT的输入是纯文本，因此预处理输入文本也是很重要的。对英文，常见的预处理步骤包括标记化（将每一个单词分成一个标识符）和将句子分成小段来作为模型的输入。对中文，您需要进行分词并使用字向量作为输入。您还可使用转换技术来将输入向量映照到另外一个空间中。这需要根据您的数据集和模型来肯定最好的预处理步骤。

5.模型评估

评估Chat GPT的性能也非常重要。可以通过计算训练集和测试集上的损失函数、BLEU得分、人类评分等指标来评估Chat GPT的性能。请注意，BLEU得分是自动评估Chat GPT性能的一种流行方法，但是它其实不总是准确的，因这人工评估也很重要。

Chat GPT是一个强大的人工智能技术，但需要注意它的各种“考点”，以确保其性能最好。对那些想要更深入了解Chat GPT的人，我们建议您仔细研究这些“考点”，并且一步步地构建和完善您的Chat GPT模型。