内容纲要
这一篇我们就直接硬刚——从 Transformer 开始，整一份全景图式的进化剖析，理清 BERT 和 ChatGPT 的演化脉络，最后揭开 ChatGPT 背后的秘密武器：预训练 + 微调 + RLHF + Agent + RAG 组合拳。撸起袖子，咱们上！
一、🧠 Transformer：语言模型的“工业革命”
首次提出：2017 年，论文《Attention is All You Need》
关键词：多头注意力、位置编码、Encoder-Decoder
🔧 核心思想：
传统 RNN（LSTM/GRU）处理长文本太慢，信息传播慢，还容易梯度消失。Transformer 用了两个杀手锏：
- Self-Attention（自注意力机制）：每个词都能“看见”整个句子，理解上下文，像“全班组队讨论”。
- 并行化计算：靠 Attention 一次性全局处理所有词，告别“一个个词排队进模型”的老套路。
📦 结构图简化如下
输入 → 位置编码 + 词向量 → 多头自注意力 → 前馈网络 → 残差连接 + LayerNorm → 输出🧩 编码器和解码器区别
| 结构 | 应用 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| Encoder（BERT） | 语言理解 | 完整句子 | 特征表示 |
| Decoder（GPT） | 文本生成 | 前文+Mask | 下一词预测 |
| Encoder+Decoder（T5） | 翻译、摘要 | 输入→中间语义→输出 | 中间变换 |
二、📚 BERT：理解界的王者
发布者：Google，2018 年
论文名：《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》
关键词：双向编码器、MLM、NSP
💡 创新点
- 双向编码（Bidirectional）：不像传统语言模型只看“前文”，BERT 是左右都看——吃个夹心饼干才能更懂语义。
- 预训练任务：
- MLM（Masked Language Model）：遮住句子里的词，训练模型去猜。
- NSP（Next Sentence Prediction）：判断两个句子是不是原文相邻。
🎯 用途
- 情感分析、问答系统、文本分类、NER、关系抽取……理解类任务一把梭。
三、✍️ GPT & ChatGPT：生成界的扛把子
GPT 系列由 OpenAI 提出，2018 起步，2022 火遍全球
ChatGPT 本质是 GPT + 微调 + 对齐技术（RLHF）
🧱 GPT 基础结构
- Decoder-only Transformer
- 自回归生成（Autoregressive）：每次只预测下一个词，基于“前文”生成“后文”
- 训练目标：最大化下一个词的概率
📈 GPT vs BERT 对比
| 特性 | BERT | GPT |
|---|---|---|
| 架构 | Encoder | Decoder |
| 输入 | 双向 | 单向 |
| 任务 | 理解 | 生成 |
| 训练方式 | MLM + NSP | 自回归语言建模 |
| 用途 | 分类、提取 | 写作、问答、对话 |
四、🤖 ChatGPT 背后的“秘密调料包”
ChatGPT ≠ GPT 单打独斗，而是一套精心调制的 AI 全家桶：
✅ 1. 预训练（Pretraining）
- 用大规模文本（Common Crawl、Wikipedia、书籍）训练语言理解与生成能力
✅ 2. 监督微调（Supervised Fine-tuning）
- 通过人类标注数据（问答、总结、对话）对模型做有针对性的强化
✅ 3. 人类反馈强化学习（RLHF）
- 训练一个奖励模型，用户对多个答案进行排序，用强化学习算法（如 PPO）优化主模型
✅ 4. RAG（Retrieval-Augmented Generation）
- 检索 + 生成模式：先从外部知识库找信息，再由大模型生成回答（比如你问实时新闻、知识库问答）
✅ 5. Agent 化（行动能力）
- 多轮对话、调用工具、记住用户信息、自动规划执行任务（如写代码、发邮件）
🔚 总结一波进化树
Transformer（统一语言理解生成框架）
├── BERT（理解）：双向编码器 + MLM
├── GPT（生成）：单向解码器 + 自回归
└── ChatGPT：GPT + 微调 + RLHF + 多模态 + Agent + RAG