ChatGPT 是一个基于 GPT 模型的聊天机器人，它采用了生成式预训练的转换器（GPT）架构，通过大量的文本数据进行训练，以生成有意义的回复。这里是一个简单的例子来说明 ChatGPT 的建模形式：

用户输入：天气如何？

为了让 ChatGPT 生成回答，我们首先需要将用户输入进行编码，然后将这个编码输入到 GPT 模型中。编码过程通常使用 Tokenizer 完成，将用户输入转换成一系列 tokens（如单词或字符）。

编码后的输入序列：[CLS] 天气如何？[SEP]

这个序列包含了特殊的开始（[CLS]）和结束（[SEP]）标记，它们在训练和生成回答时都起到重要作用。

接下来，将编码后的序列输入到 GPT 模型中。GPT 模型将基于输入序列生成一个概率分布，这个分布表示了接下来可能出现的每个 token 的概率。然后，从这个概率分布中选择概率最高的 token 作为回答的一部分。

假设在这个例子中，模型生成的概率最高的 token 是“今天”，那么我们将这个 token 添加到回答序列中，并将其作为新的输入序列喂给模型。

新的输入序列：[CLS] 天气如何？[SEP] 今天

这个过程将持续进行，直到模型生成一个结束标记（如[SEP]），或者达到预设的最大生成长度。

最终生成的回答：今天天气很好。

在整个过程中，模型会利用其内部的自注意力机制和多层 Transformer 结构来捕捉输入文本中的语义信息和上下文关系，从而生成与输入相关的有意义的回答。

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