揭示大规模语言模型和生成AI（第2部分）：从GPT到ChatGPT，一个数据科学的故事

简介

六个月前，我和我的朋友乔伯迪斯在前往波士顿的路上。我们充满热情地参加MIT Quant & AI大会。那时刚刚两周前，ChatGPT在头条新闻中爆发。作为数据科学家，我和乔都很想深入了解这个令人印象深刻的聊天机器人背后的技术。乔用了10分钟读完了论文，然后在短短2分钟内向我解释了强化学习和人类反馈（RLHF）的概念，这成为我理解ChatGPT运作方式的基础。

那么，ChatGPT如何工作？为什么它在聊天方面表现如此出色？在以前的博客文章中（链接），我简要解释了ChatGPT背后的技术突破。在这篇文章中，我计划从数据科学家的角度深入探讨ChatGPT背后的技术。我将强调应用的数据科学最佳实践，以赋予GPT聊天的能力。