在训练数据的预处理过程中，需要将对话历史和当前问题拼接成⼀个⽂本序列，作为模型的输⼊。同时，为了避免
模型过拟合，需要使⽤⼀些数据增强技术，⽐如随机打乱对话历史的顺序、添加噪声等。
在模型的训练过程中，需要使⽤类似于基础知识中介绍的交叉熵损失函数进⾏优化。但是，在基于 ChatGPT 的对
话⽣成任务中，输出序列的⻓度通常⽐᫾⻓，因此在计算损失函数时，需要使⽤⼀些技巧来避免梯度消失或爆炸的
问题，⽐如使⽤动态规划算法来计算损失函数。
在优化过程中，需要选择⼀些合适的优化算法和学习率调整策略，以实现更加快速和稳定的收敛。在基于 ChatGPT
的对话⽣成任务中，常⽤的优化算法包括 Adam、SGD 等。学习率调整策略包括学习率衰减、Warmup 等。