近期各行各业已进入言必谈 ChatGPT 的阶段，大家津津乐道于 ChatGPT 的各种应用场景，比如怎么在自己的学习或工作中应用，提升效率。就连怎么跟 ChatGPT 提问对话，都发展出一门名为 Prompt Engineering 的新学科分支。

要最大程度地发挥 ChatGPT 的价值，就得对它的原理有一定的了解，这样就能知道它最适用的场景、目前的能力边界等。今天我就用大白话的方式，给大家分享下近期对它的研究和理解。

简单讲，ChatGPT 是一个产品，GPT 是一个 AI 领域的大语言模型（Large Language Model，简称 LLM）。

ChatGPT 提供了自然语言对话（Chat）的方式，与这个大模型进行交互，得到用户想要的答案。

而大语言模型，你只需要记住它是一种可以对自然语言（也就是平时我们说的各种语言，如中文、英文、日文等）进行处理的程序，它最厉害的地方在于能够基于前面给定的文字，预测接下来可能出现的文本内容。

比如平时你用手机输入法打字或百度搜索，输入“明天天气”，系统就会提示“明天天气怎么样”，就运用了类似的技术。只不过这里的大语言模型，它用来学习和训练的数据量要大非常多，对应的能预测生成的内容也多非常多，可以直接生成一整段话甚至一篇文章。

GPT 的全称是生成式预训练转换器模型（Generative Pre-trained Transformer）。中文的翻译通常把 Transformer 略过不译，但这里的 Transformer 却恰恰是 GPT 区别于其它自然语言模型的最显著的地方。

Transformer，如果你经常看电影，会知道它也是「变形金刚」的英文。所以这里的 Transformer 你也可以把它理解为一种「变形转换器」，它可以把你输入的文字，转变成具备丰富维度信息的数学信息，以让计算机更好地理解，这样也就能输出与你的预期匹配度更高的内容。

生成式预训练，则表示这个模型，除了可以基于输入自动生成内容外，它的模型本身是经过提前训练的，而不是实时计算的。举个例子，你在考试前，会做 10 套真题，如果真正考试时，遇到你做过的或者类似的题目，你就可以运用相同的思路很快得出答案。你这个备考做真题的过程，就是「预训练」。而 GPT 与你备考的不同，则在于它训练的数据是海量的互联网数据。

如果你想更快地抄作业，还可以参考这个开源库的指令示例合集 https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/blob/main/prompts.csv，里面有大量的例子，相信对你一定有启发。

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