chatgpt原理分析（由浅入深代码范例和详细说明）.docx
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2023-06-11
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chatgpt 原理分析（由浅入深代码范例和详
细说明）
chatgpt 原理分析（由浅入深代码范例和详细说明）
简单介绍部分（高复杂度内容参见本文的后半部分）
ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于 Transformer 和自监督学习的神经
网络模型，用于自然语言生成和文本重构任务。它使用大型语料库进行预训练，然后通过微
调进行特定任务的 fine-tuning。
ChatGPT 的核心思想是将大量的文本数据输入到模型中进行预训练，然后针对不同的任务进
行 finetune。在预训练阶段，模型使用一种自监督学习方法，即 Masked Language Model
（MLM），其中随机的一些词被遮盖，模型需要通过周围的上下文来预测这些遮盖的词。这
种方法可以帮助模型学习到语言的规律和模式。
ChatGPT 通过引入 Transformer 架构进行文本生成和重构任务。Transformer 由一系列的
encoder 和 decoder 组成，其中 encoder 用于将输入序列映射为一组隐藏表示（hidden
representations），decoder 则将这些表示解码为输出序列。每个 encoder 和 decoder 由多个
自注意力层（self-attention layer）和前馈全连接层（feed-forward layer）组成。
在 ChatGPT 中，输入文本首先被编码为隐藏表示，并且被同时提供给 decoder 和 encoder，
以便模型可以学习到语言的双向上下文表示。然后，模型可以通过迭代计算来生成输出序列，
并且每次生成仅由前一个词和当前上下文组成。
为了适应不同的任务，ChatGPT 通过在预训练阶段引入特殊的标志令牌来对输入进行编码，
并通过调整输出的损失函数进行 fine-tune。
代码示例：
由于 ChatGPT 的复杂性，这里可以使用开源框架 Transformers 进行实现。首先需要安装
Transformers 库：
!pip install transformers
然后可以使用以下示例代码创建 ChatGPT 模型：
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
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