ChatGPT在技术路径上走“大数据+大算力+强算法=大模型”的路线，在“基础大模型+指令微调”方向上探索新范式，其中基础模型类似于大脑，指令微调是交互式训练，两者结合，实现接近人类的语言智能。
ChatGPT采用“基于人类反馈的强化学习”的训练方法，以人类偏好作为奖励信号来训练模型，使得模型越来越符合人类认知理解模型。
ChatGPT使用多种技术来实现其功能，主要包括：
1.Transformer 模型：这是 ChatGPT 的基本结构，是一种基于注意力机制的神经网络结构，可以并行和长距离依赖进行计算和建模，非常适合语言理解和生成任务。
Transformer 模型是一种深度学习模型，它最大的特点是摒弃了传统的 CNN（卷积神经网络）和 RNN（递归神经网络），整个网络结构完全由 Attention 机制组成。 该模型由编码组件和解码组件两部分组成，其本质是编码器-解码器架构。 Transformer 模型可以并行计算，并且可以考虑数据的全局信息，因此它们在处理大量数据并需要考虑数据全局信息的任务中表现良好。 但是，Transformer 模型的计算量很大，并且具有许多训练参数。
2.GPT 预训练模型：ChatGPT 使用 OpenAI 发布的 GPT-3 作为其预训练模型。 GPT-3 是一个大规模的语言理解模型，拥有 175 亿个参数，可以在人类层面理解数百种语言任务。
3.Seq2Seq模型：这是一个编码器-解码器模型，其中编码器用于理解输入，压缩成固定维度的向量，并使用解码器生成输出，在此基础上逐个生成目标序列的各个元素。 这种模型结构适用于序列到序列的任务，如翻译、对话等。
4.自注意力机制是一种注意力机制，它允许模型在处理输入数据时将注意力集中在输入数据的不同部分之间的关系上。 这种机制在神经网络中特别有用，尤其是在处理文本、时间序列等顺序数据时。
在自注意力机制中，模型为输入数据的每个部分分配一个权重，该权重表示模型在生成输出时对该部分的关注程度。 权重是通过计算输入数据不同部分之间的相似度来确定的，相似度越高，权重越大。
自注意力机制的核心思想是让模型自己学习输入数据不同部分之间的关系，而不依赖外部信息或先验知识。 这使得模型在处理复杂任务时更加灵活和强大。
在实际应用中，自注意力机制已被广泛应用于各种深度学习模型中，如Transformer和BERT。 这些模型在自然语言处理、语音识别、图像识别等领域取得了显著的成功。