人类有史以来最快完成一亿级别用户的应用就在最近诞生了，那就是ChatGPT，仅仅用了2个月的时间（注：上一个这类杀手级的应用是”抖音”及其国际版”TikTok”）。从学术界到工业界，从媒体报道到朋友聚会时的闲聊，都掀起了一阵热议。比尔盖茨近日甚至公开表示ChatGPT的历史意义重大不亚PC或互联网诞生。面临巨大挑战的Google和百度公司都于近期宣称要全力投入类似的应用开发中（all-in GPT）。

目前对于ChatGPT的讨论有非常多，春节放假期间笔者也一直在测试ChatGPT及其衍生品的各项功能。现在，结合之前从事的人工智能自然语言处理NLP工作，笔者帮助大家梳理一下若干核心内容，方便读者们快速了解该算法应用。

首先，ChatGPT是什么？

从最直观的使用感受来看，ChatGPT能够智能生成文本，比如文章、散文、笑话、诗歌、求职简历，甚至活动方案、论文、代码，你只要向它提出要求，它几乎都能给出一份满意的答卷。

正式地来讲，ChatGPT是由OpenAI公司开发的一种大型语言模型，其具有高度的自然语言处理能力（如：类人对话，文字总结，文本任务完成等）。ChatGPT的目的是提供人类般的自然语言回答，并在接受到输入后，生成相应的文本输出。它是通过预训练大量的文本数据，学习语法和语义，来实现对自然语言问题的回答。ChatGPT可以用于多种应用，如问答系统、对话机器人、文本生成等。它的语言生成能力和准确性得到了广泛的认可，并成为了自然语言处理领域中的重要参考。

其次，ChatGPT怎么来的？

ChatGPT由OpenAI公司开发实现。该企业为非营利性研究机构，旨在帮助人类更好地理解和控制人工智能。OpenAI的目标是开发机器学习技术，以帮助人类更好地理解和控制机器学习系统，从而改善人类生活。OpenAI的研究项目涉及计算机视觉、自然语言处理、强化学习和机器人等领域。

大家需要知道的一个基本事实是：ChatGPT绝非一个平地起高楼式的算法。实际上 Open AI一直在研究未来的AI范式，即未来的人工智能应该做什么？该公司创立之处就是由一群受过严格学术训练的天才团队来从事工程模型开发；即非科学家，也非商业组织，但是又同时具备了这些特质。这一类型的组织非常罕见。

以下是笔者总结的ChatGPT发展的几个重要里程碑（注：粗体部分为关键时间点）：

* 2015年，OpenAI由马斯克（Elon Musk）、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼（Sam Altman）、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔（Peter Thiel）等硅谷科技大亨创立。

* 2016年6月21日，OpenAI宣布了其主要目标，包括制造“通用”机器人和使用自然语言的聊天机器人。2016 - 2017年中，NLP中的大杀器Transformer还没有出现，当时Open AI主要研究的是与Alpha Go（Deep Mind公司）一样的领域：强化学习。

* 2017年，由Google率先提出了transformer的论文。Open AI也开始转型。

* 2018年6月，Open AI提出了第一代的GPT模型（非人为标准，自回归的方式去大量学习互联网上已有的语言文本数据），此时该模型只有1.17个参数，预训练量5GB。

* 2019年2月，Open AI提出了第二个代GPT模型，参数15亿，预训练量40GB。2019年7月22日，微软投资OpenAI 10亿美元，双方将携手合作替Azure云端平台服务开发人工智能技术。

* 2020年6月，Open AI提出了第三代GPT模型GPT3，参数1,750亿(规模比GTP2扩大了上百倍)，预训练量45TB。GPT3是划时代的产品，笔者在高校实验室第一次看到GPT3的研究成果和学术论文时所受到的震撼程度甚至超过了现在的ChatGPT！生成式AI（generative AI）的现象跟GPT3是直接相关。微软于2020年9月22日取得独家授权。

* 2021年OpenAI推出了图画生成器Dalle和Dalle 2。

* 2023年OpenAI宣布推出人工智能聊天机器人ChatGPT（实际上是GPT的第四代）。

接着，ChatGPT是怎么实现的？