2.1.1　底层架构：Transformer模型

自然语言处理是人工智能的重要研究方向，目的是帮助计算机理解、运用人类语言。在Transformer模型未兴起之前，自然语言处理领域的主流模型是神经网络模型，如RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）、CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络），其加速了自然语言处理的发展和商业化落地。

此后，基于注意力机制的Transformer模型为大语言模型的发展奠定了基础。Transformer模型源于谷歌发表的论文Attention Is All You Need（《注意力就是你所需要的》）。作为一种采用自注意力机制的深度学习模型，Transformer模型可以提升语言模型的运行效率，更好地捕捉语言长距离依赖的信息，能够应用于多种自然语言处理任务，使深度学习模型的参数进一步增加。Transformer模型成为大语言模型的核心组件。

Transformer模型加速了大模型的发展。Transformer模型架构灵活，具有很强的可扩展性，可以根据任务和数据集规模的不同，搭建不同规模的模型，提升模型性能，为大模型的开发奠定了基础。同时，Transformer模型具有很强的并行计算能力，能够处理大规模数据集。

在大规模数据集和计算资源的支持下，用户可以基于Transformer模型设计并训练参数上亿的大模型。基于Transformer模型训练大模型成为大模型开发的主流模式。

OpenAI推出的GPT系列模型，就是基于Transformer模型的生成式预训练模型。ChatGPT基于Transformer模型进行序列建模和训练，能够根据前文内容和当前输入内容，生成符合逻辑和语法的结果。

Transformer模型包括编码器、解码器两个模块，能够模拟人类大脑理解语言、输出语言的过程。其中，编码指的是将语言转化成大脑能够理解和记忆的内容，解码指的是将大脑所想的内容表达出来。虽然ChatGPT使用了Transformer模型，但只使用了解码器的部分，目的是在妥善完成生成式任务的基础上，减少模型的参数量和计算量，提高模型的效率。

从内容生成模式来看，ChatGPT不会一次性生成所有内容，而是逐字、逐词生成，在生成每个字、每个词时，都会结合上文。因此，ChatGPT生成的内容更有逻辑，更有针对性。

此外，ChatGPT对Transformer模型进行了一系列优化，例如，采用多头注意力机制，使得模型能够同时学习不同特征空间的表示，提高了模型性能和泛化能力；在网络层中采用归一化操作，加速收敛和优化网络参数；添加位置编码，为不同位置的词汇建立唯一的词向量表示，提高了模型的位置信息识别能力。

通过以上优化，ChatGPT在对话生成方面展现出较好的应用效果和巨大的应用价值。例如，在单轮对话生成中，ChatGPT能够根据用户的提问，快速生成合适的回复内容；在多轮对话生成中，ChatGPT可以通过上下文理解和推断，更好地生成对话内容，提高了交互的效果和效率。

总体来看，Transformer模型在机器翻译、文本生成、智能问答、模型训练速度方面，均优于之前的模型。而基于Transformer模型的GPT系列模型，也具有强大的应用能力和性能。