前言
GPT系列是OpenAI的一系列预训练文章，GPT的全称是Generative Pre-Trained Transformer，顾名思义，GPT的目的就是通过Transformer为基础模型，使用预训练技术得到通用的文本模型。目前已经公布论文的有文本预训练GPT-1，GPT-2，GPT-3，以及图像预训练iGPT。据传还未发布的GPT-4是一个多模态模型。最近非常火的ChatGPT和今年年初公布的 是一对姐妹模型，是在GPT-4之前发布的预热模型，有时候也被叫作GPT3.5。ChatGPT和InstructGPT在模型结构，训练方式上都完全一致，即都使用了指示学习（Instruction Learning）和人工反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）来指导模型的训练，它们不同的仅仅是采集数据的方式上有所差异。所以要搞懂ChatGPT，我们必须要先读懂InstructGPT。
1. 背景知识
在介绍ChatGPT/InstructGPT之前，我们先介绍它们依赖的基础算法。
1.1 GPT系列
基于文本预训练的GPT-1 ，GPT-2 ，GPT-3 三代模型都是采用的以Transformer为核心结构的模型（图1），不同的是模型的层数和词向量长度等超参，它们具体的内容如表1。
图1：GPT系列的模型结构（其中Trm是一个Transformer结构）
?表1：历代GPT的发布时间，参数量以及训练量
GPT-1比BERT诞生略早几个月。它们都是采用了Transformer为核心结构，不同的是GPT-1通过自左向右生成式的构建预训练任务，然后得到一个通用的预训练模型，这个模型和BERT一样都可用来做下游任务的微调。GPT-1当时在9个NLP任务上取得了SOTA的效果，但GPT-1使用的模型规模和数据量都比较小，这也就促使了GPT-2的诞生。
对比GPT-1，GPT-2并未在模型结构上大作文章，只是使用了更多参数的模型和更多的训练数据（表1）。GPT-2最重要的思想是提出了“所有的有监督学习都是无监督语言模型的一个子集”的思想，这个思想也是提示学习（Prompt Learning）的前身。GPT-2在诞生之初也引发了不少的轰动，它生成的新闻足以欺骗大多数人类，达到以假乱真的效果。甚至当时被称为“AI界最危险的武器”，很多门户网站也命令禁止使用GPT-2生成的新闻。
GPT-3被提出时，除了它远超GPT-2的效果外，引起更多讨论的是它1750亿的参数量。GPT-3除了能完成常见的NLP任务外，研究者意外的发现GPT-3在写SQL，JavaScript等语言的代码，进行简单的数学运算上也有不错的表现效果。GPT-3的训练使用了情境学习（In-context Learning），它是元学习（Meta-learning）的一种，元学习的核心思想在于通过少量的数据寻找一个合适的初始化范围，使得模型能够在有限的数据集上快速拟合，并获得不错的效果。