ChatGPT研究(二)——ChatGPT助力跨模态AI生成应用

最新推荐文章于 2025-08-02 00:00:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-08-02 00:00:00 发布 · 3.8k 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

文章详细介绍了ChatGPT的技术演进，从Transformer模型的兴起，到GPT系列的基础模型发展，强调了预训练和大规模学习的重要性。ChatGPT通过InstructGPT利用人类反馈强化学习，提升了理解人类意图的准确性，展示了基础模型在AI领域的广泛应用前景。

✏️写作：个人博客，InfoQ，掘金，知乎，优快云

📧公众号：进击的Matrix

🚫特别声明：创作不易，未经授权不得转载或抄袭，如需转载可联系小编授权。

最近ChatGPT，想必大家已经是耳熟能详了，一度认为ChatGPT的到来是人工智能的奇点到来，那么到底ChatGPT是什么？为什么ChatGPT为代表的人工智能技术不仅受到平民用户的喜爱，还受到资本市场追捧呢？

上篇文章《ChatGPT研究(一)——AI平民化的里程碑》中初步讲解了ChatGPT的发展里程碑和各大科技公司的AI投入，本篇文章将会更多的从技术角度，解读ChatGPT的AI发展和应用。本公众号计划出三期，多维度研究分析ChatGPT，敬请期待😘。

ChatGPT经过多类技术积累，最终形成针对人类反馈信息学习的大规模预训练语言模型

✔️ 技术层面上，基础模型通过转移学习(Transfer Learning)(Thrun 1998)和规模(scale)得以实现。转移学习的思想是将从一项任务中学习到的“知识”(例如，图像中的对象识别)应用于另一
项任务（例如：视频中的活动识别）。

✔️ 在深度学习中，预训练又是转移学习的主要方法：在替代任务上训练模型(通常只是达到目的的一种手段)，然后通过微调来适应感兴趣的下游任务，转移学习(Transfer Learning)使基础模
型成为可能。