ChatGPT的基本原理是將對話數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)，通過微調預訓練好的GPT模型來生成符合對話場景的回復。

在訓練時，ChatGPT 會自動學習對話數(shù)據(jù)中的語言模式、句法結構和語義信息，從而生成自然流暢、準確的回復。

上述定義里面，有一個術語叫作“Transformer”，它是一種自然語言處理(NLP)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，由谷歌于2017 年提出，旨在處理自然語言處理中序列到序列模型的缺陷。

相較于傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)和長短時記憶網(wǎng)絡(LSTM)，Transformer 模型采用了自注意力機制，能夠更好地處理文本序列中的長距離依賴關系，提高了NLP任務的表現(xiàn)，因此廣泛應用于文本分類、語言模型、機器翻譯、文本生成等任務。

Transformer 模型主要由編碼器(Encoder)和解碼器(Decoder)兩部分組成，其中編碼器用于將文本序列轉化為一系列語義向量，解碼器則根據(jù)給定的上下文和先前的輸出生成下一個詞或短語。

GPT 繼承了 Transformer模型捕捉上下文的能力，在大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)上進行無監(jiān)督訓練。

而ChatGPT 則在 GPT 模型的基礎上進行了優(yōu)化和微調，使其更適用于對話生成任務。

所以，ChatGPT 建立在 GPT 的基礎之上，是一個商用化的自然語言處理技術，旨在提供高質量的自動對話服務。

因此，可以說ChatGPT 包含了GPT、Transformer和自然語言處理的相關技術，并且在其基礎上進行了更深入的研究和商業(yè)應用，為用戶提供更加便捷、高效、智能的自動對話服務。

縱觀 ChatGPT 的發(fā)展過程，可以看到，它包含了人工智能機器學習的三大學習模式：無監(jiān)督學習、有監(jiān)督學習和強化學習。

這類似于人類大腦發(fā)展從幼兒無差別接收信息，到學校有規(guī)則接收知識，再到社會實踐的過程。

據(jù)斯坦福大學的研究，GPT-3.5 可以完成93%的心智理論任務，相當于9歲兒童。