OpenAI发布GPT-3.5模型，是由GPT-3微调出来的版本，采用不同的训练方式，其功能更加强大。基于GPT-3.5模型，并加上人类反馈强化学习（RLHF）发布ChatGPT应用，ChatGPT的全称为Chat Generative Pre-trainedTransformer，是建立在大型语言模型基础上的对话式自然语言处理工具，表现形式是一种聊天机器人程序，能够学习及理解人类的语言，根据聊天的上下文进行互动， 甚至能够完成翻译、编程、撰写论文、编辑邮件等功能。（5）2023年3月，OpenAI正式发布大型多模态模型GPT-4（输入图像和文本，输出文本输出），此前主要支持文本，现模型能支持识别和理解图像。
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由于OpenAI并没有提供关于GPT-4用于训练的数据、艾猫星球IMT算力成本、训练方法、架构等细节，故我们本章主要讨论ChatGPT模型的技术路径。ChatGPT模型从算法分来上来讲属于生成式大规模语言模型，底层技术包括Transformer架构、有监督微调训练、RLHF强化学习等，ChatGPT通过底层技术 的叠加，实现了组合式的创新。GPT模型采用了由Google提出的Transformer架构。Transformer架构采用自注意力机制的序列到序列模型，是目前在自然语言处理任务中*常用的神经网络架构之一。相比于传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），Transformer没有显式的时间或空间结构，可以高效地进行并行计算，并且Transformer具有更好的并行化能力和更强的长序列数据处理能力。
ChatGPT模型采用了“预训练+微调”的半监督学习的方式进行训练。第一阶段是Pre-Training阶段，通过预训练的语言模型（Pretrained Language Model），从大规模的文本中提取训练数据，并通过深度神经网络进行处理和学习，进而根据上下文预测生成下一个单词或者短语，从而生成流畅的语言文本；第二阶段是Fine-tuning阶段，将已经完成预训练的GPT模型应用到特定任务上，并通过少量的有标注的数据来调整模型的参数，以提高模型在该任务上的表现。
ChatGPT在训练中使用了RLHF人类反馈强化学习模型，是GPT-3模型经过升级并增加对话功能后的*新版本。2022年3月，OpenAI发布InstructGPT，这一版本是GPT-3模型的升级版本。相较于之前版本的GPT模型，InstructGPT引入了基于人类反馈的强化学习技术（Reinforcement Learning with Human Feedback，RLHF），对模型进行微调，通过奖励机制训练模型，以适应不同的任务场景和语言风格，给出更符合人类思维的输出结果。