ChatGPT技术的预训练与微调流程.docx
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2023-08-24
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ChatGPT 技术的预训练与微调流程
近年来，自然语言处理领域迎来了一项重大的突破，即聊天型语言模型。
ChatGPT，作为一个基于 Transformer 的预训练模型，具有出色的语言生成能力。
ChatGPT 的成功背后，离不开其独特的预训练与微调流程，这一流程是如何运作的
呢？
ChatGPT 的预训练阶段采用了变体的自回归语言模型（auto-regressive language
modeling）。它通过大规模无监督的数据集进行训练，以学习单词的分布和句子之
间的语义关系。具体来说，ChatGPT 在预训练时，使用了大量的公开互联网文本作
为训练语料，例如维基百科、网页文章等。这个庞大的语料库为 ChatGPT 提供了
广泛的语言知识。
ChatGPT 采用了多层的 Transformer 架构，这个架构成功地解决了传统的循环
神经网络（RNN）存在的长依赖问题。Transformer 模型的核心是自注意力机制（
self-attention），它可以计算输入序列中不同位置之间的依赖关系。通过自注意力
机制，ChatGPT 能够捕捉到更长范围的语境信息，从而生成更加连贯、流畅的语言
。
ChatGPT 的预训练过程中关注两个重要的任务：语言建模和下一个句子预测。
语言建模任务是通过观察前面的上下文来预测下一个词。而下一个句子预测任务，
则是在给定一段文本后，预测下一个句子是什么。这两个任务的结合，使得
ChatGPT 能够在生成文本时具备上下文敏感性。
预训练阶段，ChatGPT 在遇到单词序列时会进行遮挡（masking）操作，即随
机将部分单词替换为“[MASK]”标记。然后，ChatGPT 需要根据上下文来预测被遮
挡的单词。这个遮挡训练旨在让 ChatGPT 学会理解和生成上下文相关的语言。
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