ChatGPT 是 GPT（生成式预训练转换器）模型系列的一个专门版本，专门为对话交互而设计。虽然 GPT 模型是通用的语言模型，能够为各种任务生成文本，但 ChatGPT 针对对话进行了优化，并经过微调以处理来回交流。例如，GPT-3 或 GPT-4 可以撰写文章、总结文本或生成代码，但 ChatGPT 添加了训练层，以更好地保持上下文、在对话中自然地做出响应并遵守安全准则。 这种区别使得 ChatGPT 更适合聊天机器人等应用，而 GPT 则可作为更广泛的文本生成工具。
关键区别在于它们的训练和对齐方式。基础 GPT 模型在海量的文本数据上进行训练，以预测序列中的下一个单词，从而使它们能够为许多场景生成连贯的文本。然而，ChatGPT 经历了额外的训练步骤：通过人工生成的对话示例进行**监督微调**，以及基于人工反馈的**强化学习**。这个过程帮助 ChatGPT 学习对话的细微差别，例如提出澄清问题或拒绝不适当的请求。例如，如果用户问“我该如何黑客攻击一个网站？”基础 GPT 模型可能会提供技术解释，而 ChatGPT 由于其以安全为重点的训练，更有可能拒绝该查询。
从开发人员的角度来看，ChatGPT 和 GPT 在它们的 API 和用例上有所不同。 基础 GPT 模型（通过 OpenAI 的 API）允许更大的灵活性，可用于诸如代码补全、内容创建或数据分析之类的任务。 相比之下，ChatGPT 的 API 端点是为基于聊天的交互量身定制的，管理对话状态和处理轮流对话。 例如，构建客户支持机器人将受益于 ChatGPT 记住线程中先前消息的能力，而生成产品描述可能更适合基础 GPT 模型。 此外，ChatGPT 包括内置的审核工具来过滤有害内容，开发人员可以利用这些工具而无需添加额外的安全逻辑层。