ChatGPT概述ChatGPT是一种自然语言处理模型，ChatGPT全称Chat Generative Pre-trained Transformer，由OpenAI开发。它使用了基于Transformer的神经网络架构，可以理解和生成自然语言文本。ChatGPT是当前最强大和最先进的预训练语言模型之一，可以生成具有逻辑和语法正确性的连贯文本。它在自然语言处理的各个领域，例如对话生成、文本分类、摘要生成和机器翻译等方面都取得了非常优秀的成绩。ChatGPT的成功表明，预训练语言模型已经成为自然语言处理领域的主流技术之一ChatGPT原理ChatGPT从领域上是属于自然语言处理（Natural Language Processing），简称NLPNLP的主要目标是使计算机能够理解、分析、操作人类语言，从而实现更加智能化的自然语言交互NLP主要内容包括以下：语音识别：将人的语音转换成可被计算机理解的文本形式。语言理解：理解人类语言的含义，包括语法、词汇、语义和上下文。机器翻译：将一种语言的文本自动转换成另一种语言的文本。信息检索：在大量文本数据中查找相关信息。文本分类：将文本数据分成不同的类别。命名实体识别：从文本数据中识别出具有特定名称的实体，例如人名、地名、公司名等。信息抽取：从文本数据中抽取出有用的信息，例如时间、地点、事件等。情感分析：分析文本数据中的情感倾向，例如正面、负面或中立等。文本生成：自动产生新的文本数据，例如文章、诗歌等。其中ChatGPT在语言理解、机器翻译、文本分类、信息抽取、文本生成方面表现相当优秀目前NLP的主流解决技术方案是人工智能，人工智能的技术要素包括数据、算法、算力、模型。他们的关系为通过数据、算法、算力求模型，通俗地理解为如同人类一样用数据找到规律。人工智能区别于传统编程开发，传统编程开发是用已知规律求数据ChatGPT是一个模型，是通过数据、算法、算力求得的一个模型，其中数据、算法、算力具体内容为：数据：ChatGPT使用了大量的自然语言文本数据进行预训练，包括维基百科、BookCorpus等。算法：ChatGPT使用了Transformer算法，这是一种基于自注意力机制的神经网络模型，能够有效地处理自然语言文本数据算力：为了训练和使用ChatGPT模型，需要大量的计算资源，包括GPU和分布式计算框架等。具体来说，OpenAI在训练13亿参数的GPT-3模型时使用了数千个GPU和TPU其原理主要包括以下几个方面：Transformer结构：ChatGPT使用了Transformer结构作为其基本架构，通过自注意力机制实现了对输入序列的编码和对输出序列的解码。预训练：ChatGPT使用了大规模语料库进行了预训练，从而学习到了大量的语言知识，包括词汇、语法和语义等。微调：ChatGPT在预训练的基础上，通过针对具体任务进行微调，从而实现了在特定任务上的优秀表现。无监督学习：ChatGPT通过无监督学习的方式进行训练，即在不需要人工标注数据的情况下，通过最大化语言模型的似然函数来训练模型，从而实现了对语言知识的自动学习。那么ChatGPT模型是如何训练的呢ChatGPT模型的主要训练流程可以概括为以下几个步骤：数据准备：准备大规模的文本数据作为训练数据集模型设计：采用Transformer架构，构建多层的编码器-解码器结构，并采用自注意力机制实现对文本的建模模型初始化：使用随机初始化的参数，构建初始的模型模型训练：采用大规模的文本数据集对模型进行训练，以最小化损失函数为目标，让模型逐步学习输入文本的规律模型评估：对训练好的模型进行评估，通常采用困惑度（perplexity）等指标来衡量模型的性能模型微调：通过对模型参数进行微调，进一步提高模型的性能模型部署：将训练好的模型部署到应用场景中，实现自然语言生成、问答等功能为什么ChatGPT在语言理解、机器翻译、文本分类、信息抽取、文本生成方面表现相当优秀？其中重要的一个原因是预训练，相当于人类的通识教育预训练的文本数据集包括维基百科、书籍、期刊、Reddit链接、Common Crawl和其他数据集， 主要语言为英文，中文只有5%，ChatGPT-3预训练数据量达45TB，参数量1750亿，对应成本也非常高，GPT-3 训练一次的费用是 460 万美元，总训练成本达 1200 万美元注：参数量指的是模型中需要学习的可调整参数的数量，也就是神经网络中各层之间的连接权重和偏置项的数量之和。在深度学习中，参数量通常是衡量模型规模和容量的重要指标，一般来说参数量越多，模型的表达能力也就越强ChatGPT应用场景ChatGPT的优势和限制ChatGPT的优势包括：高度的自然语言处理能力：ChatGPT使用了深度学习的方法，可以对自然语言进行高度理解和处理，从而在回答问题和生成文本方面具有很高的准确性和流畅性大规模预训练模型：ChatGPT使用了大规模预训练模型，能够学习到大量的自然语言数据，从而提高了模型的表现和效果可扩展性和可定制性：ChatGPT的架构和预训练模型可以轻松地进行扩展和定制，以适应不同的自然语言处理任务和应用场景ChatGPT的限制包括：需要大量的数据和计算资源：由于ChatGPT使用了大规模的预训练模型，因此需要大量的数据和计算资源进行训练和调优对话质量受限于数据质量：ChatGPT的对话质量受限于使用的数据集质量，如果数据集中存在噪声或错误，可能会对模型的表现和效果产生负面影响存在一定的误差率：尽管ChatGPT的表现很优秀，但由于自然语言处理的复杂性，它仍然存在一定的误差率，需要进行不断的优化和改进实践案例官网例子 https://platform.openai.com/examples官网提供了多种编程语言的SDK接入 https://platform.openai.com/docs/libraries常见问题使用 ChatGPT 需要付费吗？ChatGPT 的研究预览是免费的。ChatGPT 是如何工作的？ChatGPT 是基于 GPT-3.5 进行微调的语言模型，其目的是生成文本。通过使用强化学习与人类反馈（RLHF）的方法，ChatGPT 被优化为对话模型。该方法利用人类演示和偏好比较来指导模型朝着所需的行为方向发展。为什么人工智能似乎如此真实和逼真？这些模型是在大量来自人类撰写的互联网数据上进行训练的，包括对话，因此它提供的回复可能听起来像人类一样。重要的是要记住，这是系统设计的直接结果（即最大化输出与模型训练数据集之间的相似性），这样的输出有时可能是不准确的、不真实的，或者具有误导性。我能相信人工智能告诉我的真相吗？ChatGPT 未连接到互联网，偶尔可能会产生错误的答案。它对于2021年之后的世界和事件的了解有限，并且有时可能会提供有害的指令或有偏见的内容。我们建议检查模型的响应是否准确。如果您发现回答不正确，请使用“反对”按钮提供反馈。谁可以查看我的对话？作为我们致力于安全和负责任的人工智能的一部分，我们会审核对话，以改善我们的系统，并确保内容符合我们的政策和安全要求。您会使用我的对话来进行培训吗？是的。我们的人工智能培训师可能会审核您的对话，以改善我们的系统。您能删除我的数据吗？是的，请按照数据删除流程操作。您能删除特定的提示吗？不可以，我们无法从您的历史记录中删除特定的提示。请不要在对话中分享任何敏感信息。我可以查看我的对话记录吗？我如何保存我进行过的对话？是的，您现在可以查看并继续您过去的对话。翻译自官方常见问题 https://help.openai.com/en/articles/6783457-chatgpt-general-faq参考链接https://openai.com/blog/chatgpt为什么ChatGPT仿如十万个为什么回答机?https://www.zhihu.com/question/570431477https://mdnice.com/writing/367eff477f6644a5b4c50301a443018eChatGPT是怎样被训练出来的？https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247554744&idx=2&sn=3b93ca4720cd86fb13978d40a2c691c6&chksm=ebb72e6cdcc0a77a56a7ab0e1b315baf7801e418af0d1f88c0446dd25e93c8b50a6cdc471cb0&scene=27}

这两天，ChatGPT模型真可谓称得上是狂拽酷炫D炸天的存在了。讲真，NLP这块，这两年把 Bert 引领的预训练 + finetune 的技术模式榨干之后，业界凉了许多。ChatGPT 真的是给 NLP 这堆快要烧尽的火又添了一桶油。ChatGPT 确实非常牛逼，令很多人感觉到，人工智能模型分为两类———一类是ChatGPT，另一类是人工智障。很多人都在讨论如下问题： ChatGPT 会取代搜索引擎吗？ChatGPT 是不是要让程序员都失业啊？ChatGPT 出来了，google 和百度两家是不是要凉啊？你看，还上热搜了：趁大家都在兴头上，我来浇一盆凉水。分析一下 ChatGPT 到底有哪些不足？如果还有小伙伴没有看过 ChatGPT 原理的，来看看这篇大家在玩 ChatGPT 的过程中依然遇到了一些问题和现象一、ChatGPT 突然就卡壳了很多小伙伴在和 ChatGPT 交互过程中，会遇到模型突然卡壳的情况。个人认为，这可能是模型以一个极低的概率，输出了终止符导致的。GPT-n系列模型都是基于自回归方式构建的，在输出对话结果的过程中，是依次按序输出每一个字符的，并设定了终止符<eos>，如果在某一个时刻，模型输出了该字符，则表明输出句子完毕。毕竟，ChatGPT 依旧是基于概率统计原理构建的模型，必然存在一定极其微小的概率，突然就输出到了一个 <eos> 字符，导致终断输出了。不过好在 ChatGPT 的多轮对话能力非常强大，只要给出继续的指令，它就能连续输出。二、ChatGPT 出现了事实性错误宫廷玉液酒我们都是知道，这是赵丽蓉和巩汉林的小品台词，用户在这里输入“宫廷玉液酒”，其意图也是想和 ChatGPT 对暗号，看看能不能说出“一百八一杯”，用来测试到底是不是中国大陆的人。显然 ChatGPT 并没有理解这个对暗号的指示，而是把它当作一个概念解释进行展示了。这并不是事实上真实存在的中国白酒，所以， ChatGPT 已经在一本正经地胡说八道了。换句话说，ChatGPT 模型无法分清真实和虚构。它不知道宫廷玉液酒是什么，但是名字和其它一些中国白酒比较像，然后照猫画虎地编了一段白酒的介绍。电线是谁发明的？电线怎么成了图灵发明的了？这是事实性错误。ChatGPT 模型可以马上改口反悔，说出正确的答案，电是特斯拉发明的。这说明，模型训练过程中，语料确实包含了真实的、正确的信息的。但是在推理阶段，它还是犯错了。而且这样的错误，伴随着大量的用户测试，也越来越多。大家发现它并不是一个100%稳妥可靠的知识库。这基本可以得出结论：ChatGPT 无法完全替代搜索引擎。它更适用于一些务虚的任务，比如写小说、写诗歌、搞辩论、写汇报材料、写公文材料（别打我）三、ChatGPT 没有与实时信息的关联ChatGPT 虽然有自我意识，但是信息更新停留在了 2021年，它无法连接搜索引擎，将最新、最实时的信息反馈给用户。这同样说明，ChatGPT 无法替代搜索引擎。反而更适合作为搜索引擎入口的一个非常好的优化。一般像 google 或者百度搜索引擎，需要用户自己输入搜索文字，然后自行浏览网页，找出答案。这个过程还有优化空间，也就是不要让人再找了，直接把结果反馈出来。ChatGPT 有一个很好的功能，它可以润色文字。 ChatGPT可以大大提升打工人的内卷能力ChatGPT 最适合的一个方向是，能够将搜索引擎上的信息润色、组织成最适合人阅读的形式，直接反馈给用户，而不用用户再去寻找哪一条搜索结果最适合。Google 做的已经很好了，不是么？所以可以得出结论，ChatGPT 非但不能替代 Google 和百度，反而，Google 和百度可以研发 ChatGPT 进一步优化搜索引擎，甚至可以把失去的搜索份额重新夺回来。四、ChatGPT 没有思考能力 Google 前段时间有员工声称感觉到模型具备了意识。这我感觉不应当叫做缺陷，因为它学习的并非真实的世界，而是那个 reward 模型。模型并不理解什么叫小猫，也并不真正理解什么叫楼房。它没有触觉、没有知觉。当然，它也无法观察世界，进行思考和创新。所以，我一直在想，什么时候，模型能够带上传感器，能够真实地感觉一下这个世界，那时的模型应该才能够有更加精准的意识。甚至，带上一些人类不具备的传感器能力，比如，红外线和紫外线传感器，是不是就能够探知一些人类很难想象的另一个世界。五、ChatGPT 的其它缺陷我在知乎上看到有一些用户在苛责 ChatGPT 偶尔也会宕机，也会输出一些低质量的歌词、诗歌、小说等等。这些缺陷并不是真正的困难和难点，个人认为是太过苛责 ChatGPT 了。GPT-3 的局限性原因分析一、有多少人工就有多少智能在 ChatGPT 出来之前，NLP 业界可谓说已经到了一个冰点了。大家普遍都意识到了当前人工智能技术的一个巨大的缺点，那就是太过依赖标注数据。比如，拿比较成熟的机器翻译模型为例，你没有上千万的双语预料对，那训练出来的模型是充满bug，不堪一用的。此外，语言是不断演化的，你的模型的语料也需要不断更新，以适应人们的需求。再比如，天池平台上的 AI 竞赛，有非常多的比赛任务，数据量就只有几万条，几十万条。而任务本身又是极具挑战性的开放性问题，这就造成了很多参赛团队和选手都在一个很窄的赛道里拼命地卷。实在太缺数据了呀！！人工标注数据，不论你标注了几百条，还是上百万条，抑或辛辛苦苦标了上亿条，只要你方法没变，依然是人工来做，那本质就没变。 这就类似于人力车和蒸汽机的区别，属于代差。ChatGPT 虽然出产自 OpenAI——一家财大气粗的 AI 科技公司，该模型的最核心部分，也就是利用NLP+强化学习打造的奖励与惩罚reward模型，实际上也是由大量的人工进行标注训练的。 我喜欢将奖励与惩罚reward模型称为 reward 母体，因为和《黑客帝国》里的 母体 matrix 的概念、作用太相似了。ChatGPT 模型的能力上限，很大程度就是由这个 reward模型决定。它的拟合能力越接近真实的世界，ChatGPT 也就越能够完成令人惊艳的推理、判断、感知操作。就像我们需要巨量的语料去完成机器翻译任务一样，reward模型也同样需要巨量的语料来拟合真实世界。这个代价是十分巨大的。reward 模型拟合不好的地方，就是人们观察到 ChatGPT 模型效果糟糕的地方。那是下一个缓慢爬坡的过程。二、对标注人员的高要求惯常认知里，AI模型的数据标注员是个低端的职业。制作一个猫狗分类器，标注员的主要工作就是对每一张图片包含了猫、还是狗进行一个分类，小学生都能做。然而，ChatGPT 模型里，它所能完成的工作甚至达到了，做高等数学题这种程度。模型输出的结果是否真实可靠，需要reward模型进行评价和反馈。这时候，如果数据标注员没有高等数学知识，我想很难保证模型的精准。有人猜测，ChatGPT吸纳了 Stack Overflow 里大量的优质答案作为数据，但 Stack Overflow 本身也是由人工一点点构建起来的巨型大厦。高要求，也就意味着，评价困难。模型质量的提升也较为困难。三、再大的模型也不是无限GPT-n 系列模型一代比一代大，从最早大家觉得几个亿的参数和几个G 的文本数据量就叫大模型。到了现在，GPT-3 和 3.5 里，模型参数达到了上千亿，数据量也达到了上万亿规模。我们也看到了 ChatGPT 里并非存得下全世界的所有知识，而用户提问则是对全世界所有知识的一个采样，那绝对是一个无限的范围。 吾生也有涯，而知也无涯。以有涯随无涯，殆已！换在模型上，则是： 模型也有涯，而知也无涯。以有涯随无涯，殆已！作为一个模型，能够做到这种程度，我必须给100分，因为它已经克服了太多的 NLP 之前的难题，诸如多轮对话的连贯性、指代消岐、讽刺、正话反说等等。 我们夸一个小孩聪明，只需要他回答出一个精彩的答案；我们夸一个模型牛逼，却需要它方方面面都给出精彩的答案。毕竟 ChatGPT 只是一个有限的模型，它不是全宇宙知识汇聚的神。不能要求它掌握全世界知识，一旦出错就把 ChatGPT 贬为人工智障。但确实，一个需要发展的方向是，如何让模型能够持续更新知识，查询知识。牵着搜索引擎和互联网的牛鼻子，而非把整头牛都抱在怀里。（欢迎关注我的公众号JioNLP，一个NLP抱团取暖的地方，开源软件JioNLP 在Github，目前star数1.7k）}