科技创新智慧触手可及探索ChatGPT的神秘世界
对于ChatGPT的出现及火爆，你的感受是什么呢？本文作者的心情是“好奇又害怕”。为什么ChatGPT能引起如此大的震动呢？以后会对人类产生什么影响？本文作者从ChatGPT的相关概念、背后的技术、商业前景，对ChatGPT进行了深入分析，并分享了自己的一些独到的观点，一起来探索一下吧。
ChatGPT是一款基于大型语言模型（LLM）的聊天机器人，它通过理解用户输入的句子含义，掌握世界知识，生成语言和代码，以及上下文学习等能力，为我们提供了一种与自然语言处理技术交互的新方式。这些功能使得ChatGPT能够模拟人类对话，从而在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
其背后的发展时间线可以追溯到2018年谷歌发布BERT预训练模型，这标志着AI的大模型时代正式开启。在此之后，T5、GPT-3以及GLaM等更大规模、大型语言模型相继问世，他们都在不断地提升性能并展现出超越小型模型潜力的强大能力。随着数据规模和模型参数数量的不断增加，我们已经见证了一个巨大的转变：当一个大型语言模型达到一定规模时，其性能将显著提高，并且远远超过比例增长曲线。
除了这些基础功能之外，大型语言模型还蕴含了一些令人印象深刻的技术点，比如提示学习（Prompt Learning）。这种方法通过在输入中添加一个或多个提示词，可以极大地提高预训练模型的性能。这类似于我们在处理不同请求时根据不同的权重综合考虑，每个人的意见和需求都是有所区别和影响力不同的。
网络参数是由训练数据决定，就像我们的过去经历决定了不同人的影响力一样。使用现成的大型预训练模型再进行微调，即所谓精调，是一种省事又有效的手段。而Fine-tuning，就是改变网络参数的一种方法，其中部分网络层保持不变，而剩余部分则进行调整，以适应新的任务需求。
然而，对于那些拥有数十亿乃至数千亿参数的大型语言模式来说，更高效且节约资源的是Prompting。这是一种不会改变任何原有参数，只需提供一定量提示即可提升性能的手段，就像是给一个妻管严的人看一些不是妻管严的人的一些故事，然后他就可以摆脱妻管严的情况了。
为了实现这一目标，我们采用了一套复杂但有效的手法：首先收集示例数据并训练监督策略；然后收集对比数据并训练奖励模式；最后使用概率加权随机策略搜索算法优化策略。这个过程就像是教育学生，让他们接近老师水平，然后再进一步提升老师，使学生更加接近老师，最终达到既了解人类期望，又能自主解决问题的地步。
据说OpenAI雇佣40人团队完成RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）的标注工作，但最近媒体爆出了关于“血汗工厂”的消息，指出标注员仅获得最低时薪1.32美元，有员工甚至遭受持久心理创伤。这提醒我们需要关注这样的社会问题，同时也体现出了如何利用强化学习手段优化系统以满足人类期望是一个充满挑战性的领域。
思维链推理则是另一种重要范式转移，它通过增加思考过程，在复杂推理和知识推理方面表现突出。当使用思维链作为提示时，大模式在复杂推理上的表现明显优于传统微调，而分布鲁棒性也有潜力。只需8个示例，即可看到这种范式转变发生，这也是为什么人们认为它可能会引发一场革命性的变化。
