为了方便大家从整体了解人工智能训练的过程，避免因为过多的概念影响对整体的理解，我们绘制了这张流程图。

人工智能训练过程图

1. 数据收集：收集用于训练的数据，输出原始数据（未经处理的数据集）
2. 数据预处理：清洗和格式化数据，输出预处理数据（适合模型训练的数据）
3. 模型初始化：设定模型的初始参数，输出初始化模型（设定初始参数的模型）
4. 模型训练：使用数据训练模型，输出训练模型（经过一轮训练的模型）
5. 模型评估：评估模型的性能，输出评估结果（模型的性能指标）
6. 模型优化：根据评估结果优化模型，输出优化模型（经过优化的模型）
7. 模型部署：将模型应用于实际环境，输出最终模型（满足要求的模型）

下图是ChatGPT的工作流程简图：

ChatGPT工作流程简图

一、用户输入：用户提供的原始输入。

二、输入处理：处理用户的输入，准备送入模型。

1. 分词器：将输入的文本分解为可以被模型理解的小块（token）。
2. Tokenization：将输入的文本转换为token的过程。

三、ChatGPT模型：接收处理后的输入，开始生成回复。

1. Transformer模型：ChatGPT模型的核心部分，用于理解输入和生成回复。
2. 自注意力机制：Transformer模型的关键部分，用于理解输入中的各个部分之间的关系。
3. 多头注意力：自注意力机制的一部分，允许模型同时关注输入的多个部分。
4. 缩放点积注意力：多头注意力的一部分，计算输入部分之间的关系。
5. 生成回复：根据理解的输入和学习到的模式，生成回复。

四、输出处理：处理模型生成的输出，准备展示给用户。

1. 反分词器：将模型生成的token重新组合成人类可读的文本。
2. Detokenization：将token转换回文本的过程。

五、用户看到回复：用户看到最终的回复。

Token样例