随着人工智能技术的不断发展，ChatGPT作为一种强大的自然语言生成模型，引发了广泛的关注和利用。那末ChatGPT背后的训练模型是如何构建的呢？

ChatGPT的训练模型主要基于一种称为“自监督学习”的方法。这类方法依赖于大量的无监督数据来训练模型，而无需人工标注的数据。具体而言，ChatGPT使用了一种预测模型的方式进行训练，即给定上下文中的一部份文本，模型需要预测接下来的文本。

训练进程中，首先需要构建一个训练数据集。这个数据集包括了互联网上大量的文本数据，例如维基百科、小说、网页等。使用一个叫做“目标散布”的几率散布来生成一些捏造的上下文-回复对。这些捏造数据是通过对真实对话进行一些变换得到的，例如将回复作为上下文进行训练。这样一来，就能够生成大量的数据作为训练集。

使用这个训练集来训练模型。ChatGPT采取了一种称为“变压器”的神经网络架构，用于处理自然语言生成的任务。变压器模型由多个编码器和解码器层组成，其中编码器用于将输入文本编码成一个语义表示，而解码器则用于根据这个语义表示生成目标文本。

在训练进程中，使用了一种称为“最大似然估计”的方法来优化模型。最大似然估计的目标是最大化模型生成真实目标文本的几率。为了实现这个目标，训练进程中采取了一种叫做“自回归”的生成方式，即便用模型生成的前脸部分文本来预测后面的文本。这样一来，模型在生成文本的进程中逐渐调剂内部状态，从而逐步提高生成结果的质量。

为了增强模型的多样性和生成能力，训练进程中还采取了一种称为“温度”的技术。温度控制了模型生成文本时对几率散布的探索程度，较高的温度会使生成结果更加随机和多样化，而较低的温度则会使生成结果更加肯定和一致。

为了提升模型的性能，还使用了一种称为“自回归抽样”的技术。在生成进程中，不单单采取最大几率的方式来选择下一个词，而是根据几率散布进行随机抽样。这样可以增加生成结果的多样性，并且避免了模型过于依赖于最高几率的词。

ChatGPT的训练模型是基于大量的无监督数据，使用预测模型的方式进行训练。通过自监督学习的方法，模型能够不断优化本身，提高生成文本的质量和多样性。这类背后的训练模型使得ChatGPT成了一种强大的自然语言生成模型，具有广泛的利用前景。