原标题： 聊天GPT（ChatGPT）的论文是由OpenAI团队于2020年发布的，题为《Improving Language Understanding by Generative Pre-training》。该论文详细描述了ChatGPT模型的生成预训练方法和相关实验证明。
导读：
在这篇论文中，作者提出了一种基于自回归语言模型（Autoregressive Language Model，ALM）的生成预训练算法来构建ChatGPT，在大规模无监督的互联网...
在这篇论文中，作者提出了一种基于自回归语言模型（Autoregressive Language Model，ALM）的生成预训练算法来构建ChatGPT，在大规模无监督的互联网数据上进行预训练，并利用掩码化语言模型任务对输入序列进行自回归建模，使用多层Transformer架构作为编码器来捕获句子级别和词级别之间的关系。
通过这样的生成式预训练过程，ChatGPT学习到了丰富、通用且高质量表达方式，并能够适应不同任务和用户指令以产生合理回复，在实验中发现单纯使用ALM存在一些问题，如：倾向于重复性回答、敏感度不足等。
作者通过强化学习方法引入一个迁移学习阶段称为“微调”（Fine-tuning），其中系统与人类操作员或者从人类对话记录中采样得到真实反馈进行交互，同时还引入随机drop-out方案以减少引导性问题，并使用更大的模型规模和训练数据来提升ChatGPT的质量。
在论文中，作者还通过与其他对话生成模型进行了比较实验，证明了ChatGPT在多个指标上的优越性能，同时也强调了该模型在与人类操作员合作时需要一定程度的监督和控制。
