ChatGPT就是人机交互的一个底层系统，某种程度上可以类比于操作系统。在这个操作系统上，人与AI之间的交互用的是人的语言，不再是冷冰冰的机器语言，或者高级机器语言，当然，在未来的十来年内，机器语言的使用率仍然会比较高，以便系统更迭和交互。
1. 作为人机交互“操作系统”，ChatGPT的大模型是如何输入、学习和更新数据的呢？
ChatGPT的大模型使用的是无监督学习方法，输入数据主要是通过爬虫技术从互联网上采集大量文本数据，数据来源包括维基百科、新闻报道、社交媒体等。这些文本数据经过预处理和清洗后，被转化为文本语料库。
ChatGPT的大模型通过对这些语料库进行无监督学习，学到了自然语言的语法结构和语义表示，因此它能够高度准确和流畅地生成文本。同时，ChatGPT的大模型也可以根据用户输入的上下文信息，自动生成相关的响应文本，从而实现对话交互的功能。ChatGPT作为一种强大的语言模型，为各种人工智能应用提供了基础支持。类似于操作系统为计算机提供了运行程序和管理资源的能力，ChatGPT为开发人员和用户提供了一种强大的自然语言处理工具。
在大语言模型的基础上出现了多种生成模型，这有点类似于操作系统中的各种管理功能：进程管理、内存管理、文件系统、设备管理、人机交互和网络管理等。在此类功能之上，则是各种应用，AI应用就建立在内容生成功能层之上，类似于PC端/移动端应用和服务应用。
2. ChatGPT为什么能生成代码，背后的原理是什么？
大模型学习编程的方式与其学习其他知识的方式相同，都是通过大量的文本数据来学习。这些文本数据包括各种类型的文本，如新闻、书籍、网页和编程教程等。模型可以从中学习到编程的基本概念、语法规则、常见模式和最佳实践等。
我们可以输入一些与编程语言相关的提示和约束条件，使ChatGPT生成符合这些提示和条件的代码。例如，输入一段关于计算圆面积的描述，可以提示ChatGPT生成对应的Python代码。此外，ChatGPT也可以通过学习大量的开源代码库，习得代码的结构和语法规则，从而生成符合编程规范的代码。
具体来说，模型的训练过程通常包括以下步骤。
- 预训练：在这个阶段，模型会在大量的文本数据上进行训练，学习到文本的统计规律。这个过程是无监督的，也就是说，模型只需要预测下一个词是什么，而不根据需要明确的标签来进行学习。在这个步骤，模型可以学习到语言的语法和语义，以及一些基本的编程知识。
- 微调：在预训练之后，模型会在特定的任务上进行微调。这个过程是有监督的，也就是说，模型需要根据明确的标签来进行学习。例如，如果我们想让模型学习编程，我们可以在编程问题和对应的解决方案上进行微调。通过这个过程，模型可以学习到更具体和深入的编程知识。
值得注意的是，虽然大模型可以学习到一些编程知识，但它们并不能理解编程的真正含义。它们只是学习到了编程的表面规律，而没有深入地理解编程。同时，ChatGPT生成的代码并不一定总是符合正确的语义和逻辑，还需要程序员对其进行进一步的检查和调试。因此，虽然大模型可以帮助我们解决一些编程问题，但它们不能替代真正的程序员。
3. ChatGPT日均算力运营成本的推算
微软的NewBing称，ChatGPT的单次训练成本约为170万美元，若自建AI算力中心进行模型训练，训练成本有望降至约51万美元。使用云计算时，ChatGPT每处理1000个token的信息，需花费约0.177美分，自建AI算力中心有望将成本降至0.053美分左右。
而ChatGPT称，计算ChatGPT的成本需要考虑如下多个因素，包括硬件、人力和能源成本等。
- 硬件成本：ChatGPT使用的硬件是图形处理器(GPU)，具体的成本取决于所使用的GPU型号、数量及供应商。以2023年4月的GPU价格为例，英伟达Tesla V100的售价约为10000美元。如果需要使用多个GPU来训练模型，则成本将进一步增加。
- 人力成本：ChatGPT的开发需要大量的人力资源，包括算法研究员、工程师、开发者和数据科学家等。这些人员的工资和福利成本会对ChatGPT的总成本产生重大影响。
- 能源成本：训练ChatGPT需要消耗大量的电力，需要考虑电费等能源成本。
根据OpenAI公司公布的消息，仅仅训练一个先进的GPT-3模型，就花费了数百万美元。除了硬件、人力和能源成本，还需要考虑到其他因素，例如数据采集、存储和管理成本等。
综合考虑，先搁置人力成本因素，只考虑硬件（TPU/存储器）成本和能源成本，核算起来会较清晰。这些因素都会对整个训练过程的费用产生影响，需要在预算和资源规划时予以充分考虑。
