ChatGPT语言底层框架的Transformer模型以及训练过程简介

ChatGPT语言底层框架Transformer是一个由深度神经网络组成的多层网络，其模型的结构类似于神经元，Transformer模型主要分为Encoder和Decoder两大部分，通过建立词与词之间的复杂关系来完成对语言的理解。Transformer模型的训练过程包括监督学习、奖励模型和强化学习，其中监督学习通过调整分类器的参数，使其输出与标准答案接近；奖励模型则通过人工打分对不同回答进行排序，训练奖励模型；强化学习则是通过与环境的交互，得到反馈信息并调整策略，最终完成特定目标或最大化行为利益。ChatGPT是OpenAI开发的一种基于Transformer架构的预训练语言模型，已经经过多次改进和升级，具备处理多个领域的能力。