ChatGPT 的训练过程如下：
基本概念：从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，训练神经网络生成“类似”的文本，使其能够从“提示”开始，继续生成“类似于训练内容”的文本。 内部操作：神经网络由简单元素组成，基本操作是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”（无循环等）。 硬件与权重更新：使用现代 GPU 硬件，可并行计算数千个示例结果，但更新神经网络中的权重时，目前基本要求一次一批地操作。 训练数据：成功地从数百万亿字的文本中进行训练，一些文本会被重复使用多次，而其他文本只会使用一次。 网络规模与学习效率：对于如此大量的训练文本，需要多大的网络才能“很好地学习”尚无根本理论，不过 ChatGPT 的成功表明其相当有效。 与大脑的比较：在训练方面，ChatGPT 使用的策略与大脑不同，效率可能更低，且内部没有“循环”或“重新计算数据”，限制了计算能力。但 ChatGPT 的成功令人兴奋，为理解人类语言和思维过程提供了动力。