对于模型架构来说，ChatGPT采用了一个基于Transformer的层次结构，Transformer是一个非常经典的自然语言处理框架，它将文本分别表示为Query、Key和Value向量，在编码器和解码器中同时进行自注意力的计算，结合多头注意力机制，达到了非常优秀的效果。不过，相比于Transformer，ChatGPT在层次上进行了部分修改，主要是为了适应对话场景。例如，ChatGPT在模型的底层增加了几个用于存储对话历史记录的记忆单元，并且采用了一个特殊的“bos”符号来表示对话的开始。
ChatGPT采用的模型是基于生成式的语言模型，因此其核心代码主要涵盖模型架构、预训练模型、微调过程和生成策略等几个方面。其中，模型架构包括了模型的输入输出结构，以及层次结构和注意力机制等细节；预训练模型则是指如何在海量语料库上进行模型的预训练；微调过程主要关注如何根据实际应用中的数据对预训练模型进行微调以获得更精准的预测和生成结果；生成策略则指如何在实际场景中按照设计的交互逻辑进行生成。
ChatGPT是近年来非常流行的一种自然语言处理技术，它主要基于GPT-2模型并采用了一系列优化措施来提高对于聊天场景的支持能力。ChatGPT的成功很大程度上得益于它的代码思路，在本文中，我们将深入探讨这一代码思路。
在预训练模型上，ChatGPT采用了GPT-2预训练模型，并在此基础上进行了微调。GPT-2预训练模型是OpenAI在2019年发布的一种模型，其最大的特点是采用了非常大的模型规模（1.5亿个参数）。在预训练模型的训练过程中，ChatGPT采用的是一种支持双向语言模型的预训练方法，并且在微调阶段采用了基于对抗样本的训练策略来提高模型的鲁棒性。
在微调过程中，ChatGPT主要关注如何根据实际应用中的数据对预训练模型进行微调以获得更精准的预测和生成结果。例如，如果ChatGPT被应用到一个闲聊机器人上，那么在微调阶段，我们可以将一些和闲聊相关的数据注入到模型中，以改善模型的性能。
ChatGPT通过特定的生成策略来实现对话生成。它采用了一种基于top-k随机采样的策略，具体来说，ChatGPT首先计算整个词表中每个词的分数，然后根据分数进行筛选。不过相对传统的top-k，ChatGPT在筛选过程中加入了一些随机性，并充分考虑历史记录等因素，从而保证了生成结果的多样性和可读性。
综上所述，ChatGPT的代码思路主要包括了模型架构、预训练模型的微调、生成策略等几个方面，这些方面相互协作，共同完成了ChatGPT在对话场景下出色的表现。
