ChatGPT 工作原理分析
自 ChatGPT 发布以来，已经吸引了无数人一探究竟。但 ChatGPT 实际
上是如何工作的？尽管它内部实现的细节尚未公布，我们却可以从最近
的研究中一窥它的基本原理。
ChatGPT 是 OpenAI 发布的最新语言模型，比其前身 GPT-3 有显著提升。
与许多大型语言模型类似，ChatGPT 能以不同样式、不同目的生成文本，
并且在准确度、叙述细节和上下文连贯性上具有更优的表现。它代表了
OpenAI 最新一代的大型语言模型，并且在设计上非常注重交互性。
OpenAI 使用监督学习和强化学习的组合来调优 ChatGPT，其中的强化学
习组件使 ChatGPT 独一无二。OpenAI 使用了「人类反馈强化学习」
（RLHF）的训练方法，该方法在训练中使用人类反馈，以最小化无益、
失真或偏见的输出。
本文将剖析 GPT-3 的局限性及其从训练过程中产生的原因，同时将解释
RLHF 的原理和理解 ChatGPT 如何使用 RLHF 来克服 GPT-3 存在的问题，
最后将探讨这种方法的局限性。
一、大型语言模型中的能力与一致性
