1.3.1　预训练与深度学习

ChatGPT采用了预训练的方法，即在大规模语料库上进行自监督学习，从而学习到自然语言的语义和语法知识。在预训练阶段，ChatGPT使用了一个大型的Transformer神经网络，输入是一段文本序列，输出是对这段文本的下一个单词的预测。在这个预测过程中，ChatGPT会利用上下文信息，从而能够理解文本的语义和语法。

Transformer由谷歌的研究人员在2017年的论文Attention Is All You Need中提出，是一种深度学习模型，与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer使用了全新的机制来处理序列数据，即自注意力机制（self-attention mechanism）。它的设计解决了传统模型在处理长文本时遇到的问题，如模型难以理解句子中的关系等。处理输入文本时，Transformer可以自己决定关注文本中的哪些部分，而不需要事先指定，如同为注意力画上重点。

具体来讲，单词的确切含义通常取决于在它之前或之后的其他单词的意思，而Transformer可以跟踪每个单词或短语在序列中出现的位置。通过跟踪这些内容的上下文信息，模型就可以处理更长的文本字符串，更准确地得出单词的真实含义，并预测下一个单词的概率分布，通过训练在大型文本语料库上学习到的语言模式来生成自然语言文本。

Transformer在自然语言处理领域的应用非常广泛，可以用于机器翻译、文本生成、情感分析、命名实体识别等任务。BERT、GPT-3、LaMDA等预训练模型都是基于Transformer建立的。