ChatGPT, precis som andra modeller i GPT-familjen, fungerar i en serie steg för att generera textbaserade svar. Här är en förenklad översikt över hur ChatGPT fungerar:

Notera

I sammanhanget med ChatGPT avser en utgångstoken en enhet av text som modellen genererar som en del av sitt svar.

Hur bestämmer ChatGPT sannolikhetsfördelningen för att generera nästa utgångstoken?

ChatGPT bestämmer sannolikhetsfördelningen för att generera nästa utgångstoken med hjälp av sin neurala nätverksarkitektur och förtränade parametrar.
Precis som varje neuralt nätverk är det tränat på viss träningsdata för att ge meningsfulla svar. Träningsprocessen för ChatGPT bestod av två huvudsteg:

1. Först genomgick det en förträningsfas där det exponerades för en massiv textkorpus från internet. Modellen lärde sig språkets mönster, grammatik och allmän kunskap under denna fas. Denna förträningsprocess utrustade ChatGPT med en bred förståelse för språk;

2. För det andra fanns det en finjusteringsfas. I denna fas förfinades modellen på specifika dataset skapade av OpenAI. Dessa dataset inkluderade demonstrationer av korrekt beteende och jämförelser för att rangordna olika svar. Finjustering hjälpte till att anpassa modellens beteende, vilket gjorde den mer lämplig för att generera säkra och sammanhängande svar i ett konversationssammanhang. Kombinationen av förträning och finjustering bidrog till ChatGPT:s kapabiliteter och beteende.