chatgpt人工智能算法中的术语“训练”怎么理解？

ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。ChatGPT不单是聊天机器人，还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。（以上内容是百度百科对chatgpt的介绍）

从上数的描述中我们可以看出ChatGPT是基于自然语言处理、机器学习算法、数据爬虫搜索以及其他交互式工具的集合体。机器学习算法是ChatGPT的核心大脑，其他的工具都是为机器学习算法提供数据的采集、处理以及导入。上述的描述中有一句话“尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型”，这里的模型就是机器学习算法模型，那“训练”这个词到底该怎么去理解它呢？

“训练”其实是人们对于这个算法学习过程的感性的解释，要想真正的去理解这个词语，那就要以一个具体的机器学习算法为例，如BP神经网络模型。在《matlab机器学习及其应用》课程中的4-1节，有对该算法进行详细的描述，在查看下面的讲解之前，学员们可以先对该节课进行观看。

上图为BP神经网络结构以及大致的训练过程，整个过程主要分为两个流程，从左到右为正向传播过程，用来计算从输入层到输出层的中间的各个神经元节点的结果，具体计算方法参考课程。从右到左为反向传播过程，当输出层的预测结果得到后与实际结果计算出误差，根据修正公式逐层去修正输入层到隐含层之间的权值阈值、隐含层到输出层之间的权值阈值，具体计算方法参考课程。正向-反向传播这一次循环计算为算法的一次训练过程，每次循环都会对其中的参数进行修正，当所有循环结束或者算法停止循环后最后得到的参数对应的模型就是我们训练好的结果，称作“训练”好了我们需要的神经网络模型。从该过程中，可以发现所谓的训练实际上就是循环求解修正满足误差要求的模型参数（模型结构是事先确定好不变的）。

ChatGPT是人工智能、机器学习算法多年研究积淀的成果，是一个划时代的存在，有可能成为人类发展历史过程中的“奇异点”。因此机器学习算法的研究是科技发展的下一个重要研究点，也是大家今后学习的重点。



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