ChatGPT经历多类技术路线演化，逐步成熟与完善
ChatGPT模型在以往模型的基础上有了多方面的显著提升
Transformer的应用标志着基础模型时代的开始
Transformer奠定了生成式AI领域的游戏规则
Transformer实现的不同技术场景对应的不同技术原理
GPT-1：借助预训练，进行无监督训练和有监督微调
GPT-1：模型更简化、计算加速，更适合自然语言生成任务（NLG）
GPT-2：采用多任务系统，基于GPT-1进行优化
GPT-2仍未解决应用中的诸多瓶颈
GPT-3取得突破性进展，任务结果难以与人类作品区分开来
InstructGPT模型在GPT-3基础上进一步强化
ChatGPT核心技术优势：提升了理解人类思维的准确性
ChatGPT得益于通用（基础）模型所构建AI 系统的新范式
ChatGPT以基础模型为杠杆，可适用多类下游任务
ChatGPT大模型架构也是ML发展到第三阶段的必然产物
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