我可以训练自己的chatgpt模型吗？

它为什么叫做ChatGPT呢？先说GPT：Generative Pre-Training Transformer；Generative生成式，Pre-Training预训练。Transformer转换器示意图ChatGPT实质功能：本质是「单字接龙」，长文由单字接龙的回归所生成GPT作为大脑，也就是模型是需要训练的。训练方式是通过材料学习，不断的形成模型。eg.未学习前，胡乱生成，学习后，概率抽样生成，可以对比小朋友学习前后训练的目的不是记忆，是学习，“提问和回答的通用规律”学习后的模型，可以实现举一反三Chat Gpt并不是搜索引擎的升级版，材料学习作业时调整模型，生成模型；可以给出没有记忆中的内容，这也是出现“幻觉”的原因，对现实不存在的东西，出现合乎规律的捏造，通过提前训练才能生成想要的问答，这样的训练是为了让它学会「能举一反三的规律」缺点是可能混淆记忆，无法直接查看和更新所学，且高度依赖学习材料，也是缺乏及时性，准确性的原因

具体来说就是给他任意⻓的上文，他会用自己的模型去生成下一个词那他是怎么回答那些⻓内容的呢？答案是把它自己生成的下一个词，和之前的上文组合成新的上文，再让它生成下一个词，不断重复就可以生成任意⻓的下文。该过程也叫做自回归生成。上文：我爱下文：香菜？中国？原神？每一次的回答就像掷骰子或抽卡，训练模型可以让答案更接近用户想要的答案（当然提示词的撰写也非常重要，后面的直播会说到）[heading2]?大型模型的训练方式[heading3]Chat GPT ??‍♀️搜索引擎[content]难道说要把所有的提问回答组合都给chat GPT t来做单字接⻰吗？其实不需要训练的主要目的不是记忆,而是学习以单字接⻰的方式来训练模型。不仅仅是为了让模型记住某个提问和回答,数据库已经将所有信息都记忆好了,直接搜索就可以得到回答非要训练单字接⻰,为的就是让模型学习提问和回答的通用规律。以便在遇到没记忆过的提问时，也能利用所学的规律生成用户想要的回答，这种举一反三的目的也叫做泛化。学习材料的作用只是调整模型，以得到通用模型，为的是能处理未被数据库记忆的情况因此chat GPT也被称为生成模型，生成模型与搜索引擎非常不同，搜索引擎无法给出没被数据库记忆的信息，但生成语言模型可以创造不存在的文本。

[title]ChatGPT是在做什么，为什么它有效？[heading2]ChatGPT的内部[heading3]ChatGPT的训练使用现代GPU硬件，可以并行计算数千个示例的结果。但是，当涉及实际更新神经网络中的权重时，目前的方法基本上要求一次一批地执行此操作。（是的，这可能是实际的大脑将计算和内存元素相结合的优势。)即使在我们之前讨论过的学习数值函数的看似简单的情况下，我们发现通常需要使用数百万个示例才能成功训练网络，至少是从头开始。那么，为了训练一个“类人类语言”的模型，需要多少示例呢？理论上似乎没有任何根本的方式可以知道。但是在实践中，ChatGPT成功地从数百万亿字的文本中进行了训练。一些文本会被重复使用多次，而其他文本只会使用一次。但是，它以某种方式从看到的文本中“得到了它所需的”。但是，考虑到这么多的文本进行训练，需要多大的网络才能“很好地学习它”呢？同样，我们还没有根本的理论。最终——正如我们将在下面进一步讨论的——人类语言及其典型使用可能存在一定的“算法”。但是，下一个问题是，神经网络在实现基于该算法内容的模型时有多么高效；我们还不知道，尽管ChatGPT的成功表明它相当有效。最后，我们可以注意到，ChatGPT仅使用了约2000亿个权重就实现了它的工作。这个数字与它所接收的训练数据的总单词数（或token数）相当。在某种程度上，这也许令人惊讶（尽管ChatGPT的较小模型中也观察到了这一现象），即似乎“有效工作的网络大小”与“训练数据的大小”非常接近。毕竟，当然并不是“ChatGPT内部”直接存储了来自网络和书籍等所有文本的某种形式。因为ChatGPT内部实际上包含一些数字，它们是所有这些文本的聚合结构的某种分布式编码，精度略低于10位数字。