ChatGPT是GPT-3模型的一種變體，其參數(shù)大小取決于特定版本和配置的模型。作為一種面向一般對話任務(wù)的語言模型，ChatGPT通常比大的 GPT-3模型要小得多，后者大可以達(dá)到1750億個參數(shù)。

例如，微軟在2020年發(fā)布的ChatGPT的大版本有60億個參數(shù)，而GPT-3的大版本有1750億個參數(shù)。ChatGPT的較小參數(shù)大小使其更容易部署在較小的設(shè)備上，并在具有較低計算資源的應(yīng)用程序中使用。 值得注意的是，參數(shù)大小不是確定語言模型性能的因素。架構(gòu)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和優(yōu)化技術(shù)也在確定模型在特定任務(wù)中有效性的過程中起著重要作用。

ChatGPT背后的GPT模型是在一個超大語料基礎(chǔ)上預(yù)訓(xùn)練出的大語言模型 （LLM），采用從左到右進(jìn)行填字概率預(yù)測的自回歸語言模型，并基于 prompting（提示）來適應(yīng)不同L域的任務(wù)。

再簡單一些講：GPT 模型使用 Google 幾年前推出的 Transformer 架構(gòu) 來預(yù)測下一個單詞的概率分布，通過訓(xùn)練在大型文本語料庫上學(xué)習(xí)到的語 言模式來生成自然語言文本。

從 GPT-1 到 GPT-3 智能化程度不斷提升，ChatGPT 的到來也是 GPT-4 正式推出之前的序章。