简单来说，ChatGPT 是自然语言处理(NLP)和强化学习(RL)的一次成功结合，考虑到读者可能只熟悉其中一个方向或者两个方向都不太熟悉，本文会将 ChatGPT 涉及到的所有知识点尽可能通俗易懂的方式展现出来，有基础的同学可以选择性跳过一些内容。
GPT 的进化史
本节的主要目的是介绍自然语言处理中语言模型的一些基础知识，理解语言模型到底在做什么。
GPT
所谓的 GPT(Generative Pre-trained Transformer)，其实是 Generative Pre Training of a language model(语言模型)。那什么是语言模型呢?可以简单地把语言模型理解为“给定一些字或者词，预测下一个字或者词的模型”，这里的字或者词在 NLP 领域通常也被称为 token，即给定已有 token，预测下一个 token 的模型，这里举个例子，我们在搜索引擎里进行搜索时，自动会往后联想就是种语言模型的体现。
那么训练语言模型有什么优势呢?答案就是它不需要人工标注数据!
比如以“today is a good day”为例，它可以被拆解为：
训练数据标签todayistoday isatoday is agoodtoday is a goodday
接下来让我们来数学化地描述一下，给定一个句子，比如 ，语言模型其实就是想最大化：
其中 是考虑的窗口长度，条件概率 通过一个参数为 的神经网络来描述。
GPT 的神经网络采用了一个多层的 Transformer decoder，输入经过 embedding 层(token embedding 叠加 position embedding)，然后过多层解码器，最后通过一个 position-wise 的前向网络得到输出的分布：
有了模型结构，有了目标函数，已经可以预训练一个大容量的语言模型了，这也就是 GPT 的第一阶段，在 GPT 的训练流程里还有第二个阶段，利用一些有标签数据进行微调。假设输入为 ，标签为 ，可以将输入喂入模型，模型的输出再叠加一个线性层作为最终的输出：
目标函数也就是：
然而作者在微调时还发现，同时考虑语言模型的自回归目标函数效果更好，也就是：
在微调阶段，可以优化的参数只有顶部的线性层已经用作分隔符的 token embedding。下图展示的就是 GPT 做微调时对文本的一些常见做法，其实就是拼接和加分割符之类的操作。
GPT2
GPT1 需要对特定任务再进行精调(依赖有标签数据进行监督学习)，而 GPT2 则是考虑在预训练时考虑各种不同的任务，也就更加通用化。因此，GPT2 的模型从原本 GPT1 的：
改为 task conditioning 的形式：
也就是把任务也作为模型的输入，具体的做法是引入一些表示任务的 token，举几个例子。
自回归任务input：Today is aoutput：good
翻译任务input：Today is a [翻译为中文]output：今天是一个
问答任务input：我是小明 [问题] 我是谁 [答案]output：小明上面例子中 [翻译为中文]、[问题] 、[答案] 这些就是用于告诉模型执行什么任务的 token。
通过这样的方式，各种任务都能塞进预训练里进行了，想学的越多，模型的容量自然也需要更大，GPT2 的参数量达到了 1.5 Billions(GPT1 仅 117 Millions)。
GPT3
GPT3 可以理解为 GPT2 的升级版，使用了 45TB 的训练数据，拥有 175B 的参数量，真正诠释了什么叫暴力出奇迹。
GPT3 主要提出了两个概念：
情景(in-context)学习：就是对模型进行引导，教会它应当输出什么内容，比如翻译任务可以采用输入：请把以下英文翻译为中文：Today is a good day。这样模型就能够基于这一场景做出回答了，其实跟 GPT2 中不同任务的 token 有异曲同工之妙，只是表达更加完善、更加丰富了。
Zero-shot, one-shot and few-shot：GPT3 打出的口号就是“告别微调的 GPT3”，它可以通过不使用一条样例的 Zero-shot、仅使用一条样例的 One-shot 和使用少量样例的 Few-shot 来完成推理任务。下面是对比微调模型和 GPT3 三种不同的样本推理形式图。
ChatGPT
ChatGPT 使用了类似 InstructGPT 的方式来训练模型，该方法也叫做 Learning from Human Feedback。主要分为三个步骤：
用有监督数据精调 GPT-3.5;
对于模型输出的候选结果(因为采样会导致同一输入有不同输出)进行打分，从而训练得到一个奖励模型;
使用这个奖励模型，用 PPO 算法来进一步对模型进行训练。
如何训练一个 GPT
接下来我们来动手实践一下如何训练一个 GPT 模型出来，这里以从头训练一个代码补全的 GPT 模型为例。
代码补全有什么用呢，比如我们给模型一个提示：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
# build a BERT classifier
然后模型就能够输出：
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(‘bert-base-uncased’)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(‘bert-base-uncased’)
帮我们定义了一个基于 Bert 的分类器出来。
为了训练这样一个模型，首先我们需要准备用于训练的数据，常见的代码补全的数据为 codeparrot。
https://huggingface.co/codeparrot/codeparrot
这里随便打印一条数据(截断了，不然太长了)出来看看，可以看到其实跟我们正常写的代码是一样的。
然而模型是不能直接接收这样的“文本”信息的，所以训练 NLP 模型前通常需要对其进行“分词”，转化为由一串数字表示，可以创建一个分词器：
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“./code-search-net-tokenizer”)
对上面的代码进行分词转化，就可以得到如下的一串 id：
[3, 41082, 17023, 26, 11334, 13, 24, 41082, 173, 2745, 756, 173, 2745, 4397, 173, 2745, 1893, 173, 2745, 3857, 442, 2604, 173, 973, 7880, 978, 3399, 173, 973, 10888, 978, 4582, 173, 173, 973, 309, 65, 552, 978, 6336, 4391, 173, 295, 6472, 8, …
上面的例子展示了对单条样本进行分词的结果;通常我们会把分词函数定义好(中间会涉及到比如需不需要截断、最大长度多少等细节配置这里就不详细展开了)，然后直接对整个数据集进行 map 就可以对整个数据集进行分词了。