text: 人工智能与机器学习：从ChatGPT谈起
  时下火热的ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer，生成型预训练变换模型）是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种聊天机器人模型， 能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，并协助人类完成一系列任务。这款AI语言模型，让撰写邮件、论文、脚本，制定商业提案，创作诗歌、故事，甚至敲代码、检查程序错误都变得易如反掌。
  2017年，谷歌大脑团队（Google Brain）在神经信息处理系统大会上发表了一篇名为“Attention is all you need”的论文。在这篇论文中首次提出了基于自我注意力机制（self-attention）模型，在这篇论文面世之前，自然语言处理领域的主流模型是循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。循环神经网络的优点是，能很好地处理具有时间序列的数据，比如语言、股票、服务器的监控参数等。正因如此，这种模型在处理较长序列，例如长文章、图书等，存在模型不稳定或者模型过早停止有效训练的问题。
  在自我注意力机制论文发表之后，2017年提出的Transformer模型（基于self-attention模型），能够同时并行进行数据计算和模型训练，训练时长更短，模型具有可解释性。最初的Transformer模型有6500万个可调参数。谷歌大脑团队使用多种公开的语言数据集来训练这个模型，这些数据集包括2014年英语-德语机器翻译研讨班（Workshop on statistical Machine Translation，WMT）数据集、2014年英语-法语机器翻译研讨班数据集，以及宾夕法尼亚大学树库语言数据集的部分句组。谷歌大脑团队在论文中提供了模型的架构，任何人都可以用其架构搭建模型并结合自己的数据进行训练。经过训练，最初的Transformer模型在包括翻译准确度、英语语句成分分析等各项评分上都达到了业内第一，成为当时最先进的大型语言模型（Large Language Model，LLM）。
  ChatGPT使用了Transformer架构，建立在OpenAI的GPT-3.5（目前已经是GPT4.0了）大型语言模型系列上，并使用监督和强化学习技术进行微调。ChatGPT于2022年11月30日作为原型推出，因其对多个领域知识的精辟回答而迅速引起了人们的注意，不均衡的事实准确性被认为是一个显著的缺点。ChatGPT允许用户与基于计算机的代理进行对话，通过使用机器学习算法分析文本输入并生成旨在模仿人类对话的响应来工作。
  ChatGPT是由OpenAI开发的一种大型语言模型，它使用深度学习技术训练，以产生自然语言响应。ChatGPT的发展历史如下。
  主要分享下传统机器学习的常见算法，比如线性回归、逻辑回归、决策树、集成学习等。