ChatGPT：三个阶段打造智能对话交互式 AI 模型
ChatGPT 从诞生到现在，经历了三个大版本阶段演进。2018 年，生成式预
训练模型 GPT-1 诞生，引入有监督的微调训练。2019 年，GPT-2 以增加模
型通用性为目标，移除 GPT-1 的微调，以更大的参数量和多任务训练，进
行 zero-shot 学习；2020 年，GPT-3 用 few-shot 代替 zero-shot，并将训练
参数增加到 1750 亿，再次提高模型表现性能。2022 年，InstructGPT 引入
基于人类反馈的强化学习（RLHF），在 GPT-3 基础上进行奖励训练，以 13
亿训练参数实现了更好的模型性能。2022 年 11 月，基于 InstructGPT，
OpenAI 正式推出对话交互式模型 ChatGPT，5 天时间突破了 100 万用户。
GPT-1 阶段：开启生成式预训练模型时代
GPT-1 基于 Transformer 架构，仅保留了架构中的解码器（Decoder）部分。
GPT-1 的训练过程包括预训练和微调两个阶段。1）阶段一：预训练采用内
含长段连续文本的 Boo
