導語
在技術圈内掀起了一陣風暴,大家都在讨論着GPT-3橫空出世，它的訓練模型幾乎是史上最大的，憑借着這個龐大的模型，能做到人機對話隻是小case，引起了一大批人的關注。
但是據有關方面介紹，ChatGPT也是一個非常好的預訓練模型，對于人機對話，使用者的回答都是相當一緻的。
而ChatGPT在訓練的過程中，隻需要僅僅訓練一次就能夠将機器的語言模型訓練成功，并且這一次的訓練也是相當的驚訝。
ChatGPT橫空出世。
作為GPT-3之後又一款劃時代的預訓練模型産品，ChatGPT是由OpenAI公司開發的，并且該公司正在不斷的緻力于開發出一種通用人工智能。
在2019年上半年，該公司又先後表現了GPT、GPT-2等這些表現優異的訓練模型，并且在當下的大環境氛圍之下，這一款又名為ChatGPT的預訓練模型引起了大陸科研力量的全方位關注。
ChatGPT是由OpenAI公司正式釋出的通用預訓練模型，而這個預訓練模型又使用了GPT-3，GPT-2以及GPT三個模型的融合，是以ChatGPT不僅可以進行通用語言模型的訓練，還能夠針對人機對話這一塊進行大幅度的優化。
此外，ChatGPT的訓練模型也非常的大，它總共有1750億個參數，而在進行GPT模型的訓練之前都需要用到大量的訓練資料，而僅僅這個ChatGPT預訓練模型的參數就需要用到570GB的文本資料進行訓練。
同時ChatGPT的預訓練資料也非常的豐富，大概有45T的文本資料，這些文本資料就相當于你在抖音上每天看13.5萬年視訊，這是多麼可怕的數字啊，但卻這個預訓練資料僅僅是ChatGPT的預訓練資料。
而通過這麼大氣候的預訓練模型的訓練資料，加上逐漸提升的訓練方式，ChatGPT就可以有很強的泛化能力。
ChatGPT最大的語言模型預訓練模型的分類數也是1750億個參數，這個規模相當于GPT-3的規模的3倍，是以ChatGPT也被稱為GPT-3.5。
ChatGPT的推理能力非常強大，這種推理能力就強過我們人類的能力，因為它的能力更多是從資料中學習出來的，并且它還能夠進行十幾步的推理。
但是GPT-3的參數有1750億個，這樣做出來的預訓練模型肯定是非常龐大的，是以ChatGPT的語言模型的參數有多少呢，算上所有可以訓練的參數，ChatGPT的語言模型的參數是229億。
ChatGPT訓練多瘋狂。
對于一名優秀的專業人士來說，僅僅最低要求的計算能力就能訓練出非常多的模型了，而且随着預訓練方法的不斷改進，僅僅隻需要耗費數天的時間就能将ChatGPT的語言模型訓練成功。
事實上ChatGPT的訓練時間是12天，這個訓練時間确實是非常短的時間，尤其是訓練資源，無論是人員還是物質，都是非常重要的。
而ChatGPT的訓練時間是12天，這個訓練時間僅僅相當于1.2萬個人的一年時間，但是在訓練過程中，相當于有1114個TPU的計算資源是一直在計算着。
ChatGPT在訓練的過程中，最高的時候一下子就用掉了12個小時的時間，而這些時間都是耗在訓練的連結上的，或者是訓練的優化過程的資料上。
雖然ChatGPT隻需要訓練一次，但是所需要的訓練資源和量是非常大的，而這些資料量等等都是一直在進行優化的，是以在進行訓練的時候占用的資源就會變得非常龐大。
ChatGPT在訓練的過程中，使用的節點數是8萬個，大概在20天左右的時間内，這些節點的資料就會變得非常大，而使用的TPU核心數就大概有3400萬個。
ChatGPT在進行訓練的過程中會生成1500TB的資料，這些資料進行了壓縮，也就相當于生成了280TB的重複資料，是不是覺得ChatGPT在訓練的過程中會生成了很多的資料。
然而這些資料是根據聊天記錄中的資料進行序列化處理生成的，而且在訓練的時候，多出來的大量資料都是無效資料，是以這些資料根本沒有用處。
盡管在訓練的過程中，會産生大量的無效資料，但是卻需要耗費很大的資源，例如：在訓練的過程中，會産生很多無用的模型，盡管無用但是在預測的過程中，也會使用到模型。
但是ChatGPT在訓練的過程中，已經在做出更多的優化，盡管這些優化不是很大，但是在挑選模型的時候，卻已經很麻煩了，但是這些模型由于是無用的是以在預測的時候也是沒有用的。
盡管無用，但是在我們後面還是會跳過這些模型，是以這也是在訓練的時候比較浪費的一個點，而在訓練的過程中還會産生許多垃圾模型，但是這些模型要怎樣才能減少産生的垃圾。
ChatGPT在訓練的過程中已經盡可能的減少産生垃圾，但是不管如何都是少不了的，而且對于這些“垃圾”模型的數量無法得知。
ChatGPT訓練的穩定性。
對于一個預訓練模型來說，如果訓練的資料是非常大的，那麼這個模型的穩定性是非常高的，但是如果資料量沒有那麼大，而訓練的模型卻非常大的話，這種模型的穩定性就很強。
另一方面，對于ChatGPT預訓練過程中，使用資料的流程步驟進行了優化，讓模型訓練的更穩定，進而讓ChatGPT訓練的模型是最好的。
在訓練的過程中，我們需要有效地利用好時間，而相比之前的GPT-3模型的時間，相比之下少了10天的時間，可以看出，ChatGPT模型的穩定性在很大一定程度上是得到了保障的。
因為在訓練的過程中，資料是不斷的變化的，是以這樣就需要不斷的對模型進行優化，這樣才能保證模型是最穩定的，然而模型的穩定性是非常關鍵的。
它決定了一個訓練模型最終是否能夠達到預期，如果穩定性出現了問題，那麼它的訓練過程中就會出現很多問題，就很難進行預測。
結語
ChatGPT在訓練過程中，由于資料量的優化，模型的優化等等綜合因素下，這樣訓練出來的模型更加穩定，是以我們在對ChatGPT進行訓練的時候需要注意這一塊。