ChatGPT技術原理介紹，核心競爭力與技術局限

1、技術介紹：

ChatGPT 是基于 GPT-3 模型(xing)(xing)構建的(de)(de)(de)。GPT 是 Generative Pretrained Transformer（生成預訓練變換器）的(de)(de)(de)縮寫，它(ta)是openAI推出(chu)的(de)(de)(de)一種用(yong)于處理自然語言文本(ben)大(da)型(xing)(xing)神經網絡(luo)模型(xing)(xing)，GPT-3 是它(ta)的(de)(de)(de)最新版本(ben)。

GPT-3 模型包含(han)大量的(de)語言(yan)數(shu)據，能(neng)夠理(li)(li)解語言(yan)的(de)語法(fa)和語義。當(dang)用(yong)戶輸入(ru)問題時，ChatGPT 會(hui)將問題轉換為計算機(ji)能(neng)夠理(li)(li)解的(de)數(shu)據，并(bing)使用(yong) GPT-3 模型進行(xing)處(chu)理(li)(li)。GPT-3 模型會(hui)根據語言(yan)數(shu)據，生成(cheng)一個(ge)回答(da)候選集，并(bing)從中選擇一個(ge)最佳(jia)回答(da)。

最終，ChatGPT 會將生(sheng)成的(de)回(hui)答以(yi)自然(ran)語言的(de)形式返回(hui)給(gei)用戶。

如(ru)此復雜的模型是(shi)怎么訓(xun)練的呢？

簡(jian)單來說是 RLHF（從人(ren)類(lei)反饋中強化學習），分三(san)步(bu)：

?收(shou)集提示信息（prompt）和人工形(xing)成的任務示例（demonstration），并用監(jian)督學習(xi)方法訓(xun)練模(mo)型(xing)。

?將(jiang)初始模型用在新(xin)的對(dui)比(bi)數據上，生成多(duo)個輸出(chu)，人工(gong)對(dui)這(zhe)些輸出(chu)進(jin)行(xing)排序，排序結(jie)果用于訓練(lian)獎勵(li)模型。

?使用PPO（Proximal Policy Optimization）強(qiang)化學習算(suan)法(fa)訓練(lian)獎勵(li)模(mo)型

2、核心競爭力

ChatGPT受到(dao)關注的(de)重(zhong)要原因是引入新技術RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback，即基于(yu)人(ren)(ren)類反饋的(de)強化學習)。RLHF 解決了生(sheng)(sheng)成(cheng)模(mo)型的(de)一個核(he)心問題，即如何(he)讓人(ren)(ren)工智能模(mo)型的(de)產出和人(ren)(ren)類的(de)常識、認知、需求、價(jia)值(zhi)觀保持(chi)一致。ChatGPT是AIGC（AI- Generated Content，人(ren)(ren)工智能生(sheng)(sheng)成(cheng)內(nei)容）技術進展的(de)成(cheng)果。該模(mo)型能夠促(cu)進利用(yong)人(ren)(ren)工智能進行內(nei)容創作、提升內(nei)容生(sheng)(sheng)產效率與豐富度(du)。

3、技術局限

ChatGPT 的(de)(de)使用上(shang)還有局限性，模(mo)型(xing)(xing)仍有優化空間(jian)。ChatGPT模(mo)型(xing)(xing)的(de)(de)能力(li)上(shang)限是由獎(jiang)勵模(mo)型(xing)(xing)決定，該模(mo)型(xing)(xing)需要巨(ju)量的(de)(de)語料來擬合真實世界，對標注員的(de)(de)工作(zuo)量以(yi)及綜合素質要求較高。ChatGPT可能會出現創(chuang)造不(bu)存(cun)在的(de)(de)知識，或者(zhe)主觀猜測提問(wen)者(zhe)的(de)(de)意圖等問(wen)題，模(mo)型(xing)(xing)的(de)(de)優化將是一個持續的(de)(de)過(guo)程。若AI技術迭(die)代(dai)不(bu)及預期，NLP模(mo)型(xing)(xing)優化受限，則相關(guan)產業發展進度會受到影響(xiang)。