我看 ChatGPT 出来已经一年多了 很多国内用户用了也是知其然不知其所以然，老是问这个 ChatGPT 没有数据库能自己写程序吗？在这里我用做二手车残值率评估模型做个例子给大家说明一下他的原理 其本质和 ChatGPT 差不多。

只是 chatgpt 参数几十亿我们这个二手车评估考虑各个变量大约就就是上千个参数就能得出各个车型的不同排量不要燃油类型的几年残值，大约是这样的我们在二手车里面输入变量有车龄，车的燃油类型，车型年款，车系，变速类型 排量 省份，季节，新车折扣等输入变量 我们搜集了近三个月十万左右的上面这些变量不同组合的真正买卖二手车数据来训练我做的这样一个模型。

然后经过各种检验和调优 最后得出一个很复杂的包括各个变量权重的函数，也就是一层神经网络的模型，最后得出某个车型的对应上面变量的残值率 从得出这个模型就权重和函数表达式起。

我跟原来的训练数据也就是大家认为的二手车价格数据库已经没有什么关系 我只是得出一个很复杂的函数表达式和这个二手车价格数据库没有关系 我不要他的任何数据就得出任何二手车的残值 其实 ChatGPT 也是这样 海量的经过打标签的文本输入训练进去以后 ChatGPT 其实也是生成一个无比复杂的函数权重表达式而已