工作原理
•概述
使用机器学习算法来分析和理解文本输入的含义，然后根据该输入生成响应。该模型在大量文本数据上进行训练， 使其能够学习自然语言的模式和结构。
•细节
ChatGPT 模型使用一种称为人类反馈强化学习(RLHF) 的机器学习进行训练，可以模拟对话、回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求。为了创建强化学习的奖励模型，OpenAI收集了比较数据，其中包含两个或多个按质量排序的响应模型。为了使生成的文本更容易被人理解，OpenAI招募了人类训练师，在训练过程中，人类训练师扮演了用户和人工智能助手的角色。模型在Microsoft Azure的超算设施上进行训练。
ChatGPT模型的训练过程与其前身RLHF非常相似：
1.使用有监督的微调训练初始模型：人类训练师之间提供对话，其中一个扮演用户，另一个扮演ChatGPT 中的 AI 助手。为了创建强化学习的奖励模型，需要收集比较数据，并使用收集到的数据调整 GPT-3.5 模型；
2.模型会根据提示生成多个输出，训练师将ChatGPT 编写的回复与人类的回答进行比较，并对它们的质量进行排名，以帮助强化机器的类人对
