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本文探讨了ChatGPT背后的大型语言模型（LLM）技术，包括InstructGPT的关键作用、强化学习算法（如PPO）的应用，以及LLM的发展趋势。ChatGPT的成功源于强大的基座模型能力、高质量数据和强化学习，其能力涵盖了对话、文本生成和代码编写等。文章还分析了LLM的机遇与挑战，指出国内在LLM研究方面的差距，强调了重视并利用LLM技术的重要性。
ChatGPT基础知识系列之大型语言模型(LLM)初识
ChatGPT本质是一个对话模型，它可以回答日常问题、挑战不正确的前提，甚至会拒绝不适当的请求，在去除偏见和安全性上不同于以往的语言模型。ChatGPT从闲聊、回答日常问题，到文本改写、诗歌小说生成、视频脚本生成，以及编写和调试代码均展示了其令人惊叹的能力。在OpenAI公布博文和试用接口后，ChatGPT很快以令人惊叹的对话能力“引爆”网络，本文主要从技术角度，梳理ChatGPT背后涉及的技术工作LLM，来阐述其如此强大的原因；同时思考其对我们目前的实际工作和方法论的改变，包括可复用和可借鉴之处。ChatGPT其关键能力来自三个方面：强大的基座大模型能力（InstructGPT），高质量的真实数据（干净且丰富），强化学习算法（PPO算法）。
为何三段式的训练方法就可以让ChatGPT如此强大？其实，以上的训练过程蕴含了上文我们提到的关键点，而这些关键点正是ChatGPT成功的原因：
- 强大的基座模型能力（InstructGPT）&#x
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