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。

Transformer 模型是一种神经网络模型，它可以帮助计算机更好地理解语言，比如翻译句子或者回答问题。相比其他一些经典的神经网络模型（如 RNN、CNN），它的效果更好是因为它有一种自注意力机制（Self-Attention Mechanism）。

这个自注意力机制，可以让模型更好地“注意到”每个单词前后的内容，避免了「只见树木、不见森林」，进而提升对输入的理解程度，提升输出的匹配程度。

举个例子，假如你正在翻译一个句子，传统的方法是一次只翻译一个单词，但是 Transformer 模型可以一次性看到整个句子，然后根据句子中每个单词之间的关系，更好地翻译整个句子。这好比你在阅读一篇故事时，可以看到整个故事，更好地理解故事中的情节。当然实际的模型比这个要复杂得多，以上的例子只是为了便于理解。

另外，自注意力机制支持并行计算，在长内容、需要分步多次计算的处理上也很高效，类似于一个复杂的任务，可以更简单地分解为多个子任务同时进行，所以整体的效率也更高。

GPT 的历史发展可以追溯到 2018 年，当时 OpenAI 发布了第一版 GPT 模型，它只有 1.17 亿个参数。后来，OpenAI 又陆续发布了 GPT-2 和 GPT-3 两个版本，今年 3 月 14 日，更是开始在 ChatGPT Plus 用户里，小范围提供 GPT-4 版本。

其中 GPT-3 模型拥有 1750 亿个参数，而 GPT-4 据说有超过一万亿的参数，是目前最大的自然语言处理模型之一。

由于 ChatGPT 底层就是 GPT 模型，它本质上是基于你的输入来匹配一个「概率更高」的输出结果。因此如果你想要充分发挥 ChatGPT 的威力，就要尽可能让模型充分地理解你想要的内容，包括问题的具体要求、预期结果的展现形式等等。这好比找一个人咨询问题，如果你能更充分、明确地描述你想要的，那么就越容易得到结果。

这里分享一个@Rob Lennon 分享的模型，按这几个环节撰写指令，相信你会更容易得到想要的结果。

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。