ChatGPT在技術路徑上走“大資料+大算力+強演算法=大模型”的路線，在“基礎大模型+指令微調”方向上探索新正規化，其中基礎模型類似於大腦，指令微調是互動式訓練，兩者結合，實現接近人類的語言智慧型。
ChatGPT採用“基於人類反饋的強化學習”的訓練方法，以人類偏好作為獎勵訊號來訓練模型，使得模型越來越符合人類認知理解模型。
ChatGPT使用多種技術來實現其功能，主要包括：
1.Transformer 模型：這是 ChatGPT 的基本結構，是一種基於注意力機制的神經網路結構，可以並行和長距離依賴進行計算和建模，非常適合語言理解和生成任務。
Transformer 模型是一種深度學習模型，它最大的特點是摒棄了傳統的 CNN（卷積神經網路）和 RNN（遞迴神經網路），整個網路結構完全由 Attention 機制組成。 該模型由編碼元件和解碼元件兩部分組成，其本質是編碼器-解碼器架構。 Transformer 模型可以平行計算，並且可以考慮資料的全域性資訊，因此它們在處理大量資料並需要考慮資料全域性資訊的任務中表現良好。 但是，Transformer 模型的計算量很大，並且具有許多訓練引數。
2.GPT 預訓練模型：ChatGPT 使用 OpenAI 發布的 GPT-3 作為其預訓練模型。 GPT-3 是乙個大規模的語言理解模型，擁有 175 億個引數，可以在人類層面理解數百種語言任務。
3.Seq2Seq模型：這是乙個編碼器-解碼器模型，其中編碼器用於理解輸入，壓縮成固定維度的向量，並使用解碼器生成輸出，在此基礎上逐個生成目標序列的各個元素。 這種模型結構適用於序列到序列的任務，如翻譯、對話等。
4.自注意力機制是一種注意力機制，它允許模型在處理輸入資料時將注意力集中在輸入資料的不同部分之間的關係上。 這種機制在神經網路中特別有用，尤其是在處理文字、時間序列等順序資料時。
在自注意力機制中，模型為輸入資料的每個部分分配乙個權重，該權重表示模型在生成輸出時對該部分的關注程度。 權重是通過計算輸入資料不同部分之間的相似度來確定的，相似度越高，權重越大。
自注意力機制的核心思想是讓模型自己學習輸入資料不同部分之間的關係，而不依賴外部資訊或先驗知識。 這使得模型在處理複雜任務時更加靈活和強大。
在實際應用中，自注意力機制已被廣泛應用於各種深度學習模型中，如Transformer和BERT。 這些模型在自然語言處理、語音識別、影象識別等領域取得了顯著的成功。