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GPT模型
现在，在ChatGPT的内部，它基于GPT模型，GPT代表生成式预训练转换器。现在，这个GPT模型最终是一个AI模型，一个由OpenAI创建和拥有的人工智能模型。OpenAI创建了这个令人惊叹的AI模型GPT模型，而ChatGPT正是在幕后使用这个模型。ChatGPT是一个网页应用程序，您可以在浏览器中与它互动，提问并获得回答。 GPT模型是该网络应用程序使用的基础程序，可以说是用于生成和产生这些回应的。因此，我们必须区分这两个事物。
（在ChatGPT的背后，它倚赖GPT模型，即生成式预训练转换器。GPT代表着OpenAI打造的人工智能模型，这个模型令人惊叹。OpenAI创建了GPT模型，而ChatGPT则在幕后巧妙地应用了这一模型。ChatGPT是一个网页应用程序，您可以在浏览器中与其互动，提出问题并迅速获得回答。GPT模型是这个网络应用程序的基础引擎，负责生成和产生这些回应。因此，我们有必要区分这两个关键组成部分。）
（ChatGPT是基于GPT模型的应用程序，是一个网页应用程序，允许用户通过浏览器与模型进行互动、提问并获得回答。在ChatGPT的背后，GPT模型负责生成和产生对用户提问的回应。因此，ChatGPT实际上是GPT模型的一种应用，利用了GPT模型的语言生成能力，使用户能够进行自然语言交互。因此，我们必须区分这ChatGPT和GPT模型）
LLM是什么
这就是ChatGPT的内容。现在，这个GPT AI模型是一个所谓的大型语言模型，而大型语言模型现在已经成为一个普遍的事物，不再是OpenAI独有的。ChatGPT和那些由OpenAI训练的GPT模型归OpenAI所有。大型语言模型是一个通用概念，而GPT模型恰好是这样的大型语言模型。现在，大型语言模型最终是执行自然语言处理任务的机器学习模型。所以最终，机器学习模型被构建和优化，以理解和处理人类可以理解和阅读的文本，并且这些模型可以利用该文本进行各种操作。大型语言模型最终是通过训练来计算概率，根据前面的词语来推荐词语。所以要完成词语的序列，你可以这样说。
（大型语言模型是一个通用的概念，而GPT模型则是一种典型的大型语言模型。这些模型最终被用于执行自然语言处理任务，通过机器学习模型的构建和优化，能够理解和处理人类可理解和阅读的文本，并在文本上执行各种操作。这些大型语言模型最终通过训练来计算概率，根据前面的词语来推荐后续的词语，实现对词语序列的生成。）
这种大型语言模型背后的整个思想最终是将一些输入，一些文本作为输入，然后产生一些输出来完成一系列单词的序列。这可能是一串数字，但它可以是任何类型的序列，包括你可能提出一个问题然后继续这个序列，然后，这个序列的延续就是对那个问题的回答。因此，大型语言模型序列不仅仅是简单的数字序列，而且还可以是更复杂的序列，一开始可能看起来不像序列，但如果你仔细思考，它们也是逻辑序列。
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Transformer神经网络
所以大型语言模型的整个理念基于所谓的转换神经网络。现在，正如前面提到的，大型语言模型最终是神经网络，而神经网络最终只是机器学习模型，可以说它们连接了大量的输入和计算笔记，通过多个层次进行组织，然后产生输出。现在，有不同种类的神经网络用于不同的目的。例如，如果您要训练某个用于处理图像的AI模型，通常会使用所谓的卷积神经网络。但是对于处理文本来说，最先进的神经网络类型是所谓的Transformer或Transformer神经网络。
现在，这个大型语言模型神经网络的理念是，最终你训练这个网络，这个模型，以便对于给定的输入，给定的文本，它能够产生输出，即能够产生逻辑上合理的单词序列。这是通过一个非常长的迭代训练过程完成的，其中单词被输入，然后将输出与输入单词进行比较，以查看整个序列是否合理。
现在，就GPT 3.5模型而言，这是通过ChatGPT提供的一个模型，该神经网络使用了超过1700亿个参数，分布在96个层中，用于创建这个GPT模型。现在，确切的技术细节对于这门课程并不重要，也不重要以便使用ChatGPT。重要的是要简单地理解并意识到这些GPT模型是非常复杂的模型，它们根据数十亿个参数完成单词序列的补全和预测单词。
