文章主题：ChatGPT, OpenAI, GPT-4, 语言模型
ChatGPT是个啥？
🔥🚀ChatGPT，OpenAI的新力作，一款以卓越的人工智能对话体验引领潮流的革命性模型！🎉它继承了InstructGPT的智慧，通过RLHF（反馈强化学习）的独特训练方式，让交互更流畅、自然。🔍预示着OpenAI即将震撼推出GPT-4，ChatGPT无疑是其过渡阶段的璀璨明星。🔥让我们共同期待这个智能时代的到来，ChatGPT，开启对话新篇章！🌐
什么是GPT？从GPT-1到GPT-3
🌟🚀了解最新AI技术吗？🔍 GPT，这颗璀璨的自然语言处理明珠，源于大数据驱动的深度学习训练！它可以轻松驾驭多种任务：🤔回答疑问、💼生成文案、🌍翻译语言、🎯分类信息、💻编写代码以及亲切的聊天互动！它以强大的创造力和精准性，引领着AI领域的潮流。欲探索更多，只需轻轻一点！🌐
🌟2018년，NLP领域的里程碑到来——GPT-1引领了预训练模型的新纪元！这一年，自然语言处理（NLP）迎来了技术革新的大爆发。🔍它的泛化能力强大到无需监督，就能在众多非传统领域大放异彩。🏆GPT-1的常用任务清单如下：🔥文本生成、机器翻译、问答系统、情感分析，甚至是代码编写！它以惊人的适应性，颠覆了人们对NLP的传统认知。🌍无论是在学术研究、企业应用还是日常生活中，GPT-1都以其高效与灵活性赢得了广泛赞誉。它的出现，标志着NLP技术迈向了更加智能化和自主化的未来。🏆SEO优化提示：使用相关关键词如”GPT-1、预训练模型、NLP泛化能力、文本生成、机器翻译”等，并适当增加emoji以提升可读性和情绪表达。
自然语言推理：判断两个句子的关系（包含、矛盾、中立）问答与常识推理：输入文章及若干答案，输出答案的准确率语义相似度识别：判断两个句子语义是否相关分类：判断输入文本是指定的哪个类别🌟【深度解析】尽管GPT-1在初步测试中展现出一定的潜力，但它在广泛场景下的表现却逊色于精心训练过的有监督模型。诚然，它具备一定的语言理解和辅助功能，但离理想的对话式AI还有一段距离。💡
🌟2019年，技术界的翘楚”GPT-2″如期而至，它并未大刀阔斧地革新网络架构，而是以创新的参数量和海量数据为武器，展现出强大的实力。这款48层的大模型配备了惊人的15亿个参数，通过无监督预训练实现有监督任务的目标。它的亮点不仅在于理解力，生成能力更是独领风骚——从阅读摘要、顺畅聊天，到故事创作乃至假新闻与钓鱼邮件的巧妙生成，GPT-2无所不能。在”更上一层楼”后，它展现出无可匹敌的普适性和强大效能，多个领域的语言建模任务中，它的表现堪称最佳。🚀
🌟【AI巨变】引领未来：GPT-3重塑自然语言处理新纪元🚀💡无监督力压群雄：GPT-3作为自监督模型的革命性突破，几乎颠覆了NLP领域的传统认知。它犹如全能战士，能胜任从基础搜索到复杂语义解析的全方位挑战，涵盖问答、翻译、创作和编程等多个领域。🌍🏆卓越表现，超越期待：在法英德三语翻译任务中，GPT-3展现出业内顶尖水平，其生成的文章与人类笔触几无二致（52%识别难度，接近随机猜测）。而在数学运算上，它的精准度令人惊叹，十位数加减几乎零失误！💻🔍通用人工智能曙光：GPT-3的全能技能不仅让人眼前一亮，更点燃了人们对通用AI的热望。它以强大的适应性和创新能力，为人工智能的进步铺设了坚实道路。🌈🔥影响深远，引领变革：GPT-3的成功，无疑在人工智能领域掀起了一场风暴，它的出现正在重塑我们对智能技术的认知和期待。未来，让我们共同见证更多可能！🚀
GPT-3模型到底是什么？
实际上，GPT-3就是一个简单的统计语言模型。从机器学习的角度，语言模型是对词语序列的概率分布的建模，即利用已经说过的片段作为条件预测下一个时刻不同词语出现的概率分布。语言模型一方面可以衡量一个句子符合语言文法的程度（例如衡量人机对话系统自动产生的回复是否自然流畅），同时也可以用来预测生成新的句子。例如，对于一个片段“中午12点了，我们一起去餐厅”，语言模型可以预测“餐厅”后面可能出现的词语。一般的语言模型会预测下一个词语是“吃饭”，强大的语言模型能够捕捉时间信息并且预测产生符合语境的词语“吃午饭”。
通常，一个语言模型是否强大主要取决于两点：首先看该模型是否能够利用所有的历史上下文信息，上述例子中如果无法捕捉“中午12点”这个远距离的语义信息，语言模型几乎无法预测下一个词语“吃午饭”。其次，还要看是否有足够丰富的历史上下文可供模型学习，也就是说训练语料是否足够丰富。由于语言模型属于自监督学习，优化目标是最大化所见文本的语言模型概率，因此任何文本无需标注即可作为训练数据。
由于GPT-3更强的性能和明显更多的参数，它包含了更多的主题文本，显然优于前代的GPT-2。作为目前最大的密集型神经网络，GPT-3能够将网页描述转换为相应代码、模仿人类叙事、创作定制诗歌、生成游戏剧本，甚至模仿已故的各位哲学家——预测生命的真谛。且GPT-3不需要微调，在处理语法难题方面，它只需要一些输出类型的样本（少量学习）。可以说GPT-3似乎已经满足了我们对于语言专家的一切想象。
注：上文主要参考以下文章：1.GPT4发布在即堪比人脑，多位圈内大佬坐不住了！-徐杰承、云昭 -公众号51CTO技术栈- 2022-11-24 18:082.一文解答你对GPT-3的好奇！GPT-3是什么？为何说它如此优秀？-张家俊 中国科学院自动化研究所 2020-11-11 17:25 发表于北京3.The Batch: 329 | InstructGPT，一种更友善、更温和的语言模型-公众号DeeplearningAI-2022-02-07 12:30
GPT-3存在什么问题？
但是 GTP-3 并不完美，当前有人们最担忧人工智能的主要问题之一，就是聊天机器人和文本生成工具等很可能会不分青红皂白和质量好坏，地对网络上的所有文本进行学习，进而生产出错误的、恶意冒犯的、甚至是攻击性的语言输出，这将会充分影响到它们的下一步应用。
OpenAI也曾经提出，会在不久的将来发布更为强大的GPT-4：
将 GPT-3 与GPT-4、 人脑进行比较（图片来源：Lex Fridman @youtube）
据说，GPT-4会在明年发布，它能够通过图灵测试，并且能够先进到和人类没有区别，除此之外，企业引进GPT-4的成本也将大规模下降。
ChatGP与InstructGPT
ChatGPT与InstructGPT
谈到Chatgpt，就要聊聊它的“前身”InstructGPT。
2022年初，OpenAI发布了InstructGPT；在这项研究中，相比 GPT-3 而言，OpenAI 采用对齐研究（alignment research），训练出更真实、更无害，而且更好地遵循用户意图的语言模型 InstructGPT，InstructGPT是一个经过微调的新版本GPT-3，可以将有害的、不真实的和有偏差的输出最小化。
InstructGPT的工作原理是什么？
开发人员通过结合监督学习+从人类反馈中获得的强化学习。来提高GPT-3的输出质量。在这种学习中，人类对模型的潜在输出进行排序；强化学习算法则对产生类似于高级输出材料的模型进行奖励。
训练数据集以创建提示开始，其中一些提示是基于GPT-3用户的输入，比如“给我讲一个关于青蛙的故事”或“用几句话给一个6岁的孩子解释一下登月”。
开发人员将提示分为三个部分，并以不同的方式为每个部分创建响应：
人类作家会对第一组提示做出响应。开发人员微调了一个经过训练的GPT-3，将它变成InstructGPT以生成每个提示的现有响应。
下一步是训练一个模型，使其对更好的响应做出更高的奖励。对于第二组提示，经过优化的模型会生成多个响应。人工评分者会对每个回复进行排名。在给出一个提示和两个响应后，一个奖励模型(另一个预先训练的GPT-3)学会了为评分高的响应计算更高的奖励，为评分低的回答计算更低的奖励。
开发人员使用第三组提示和强化学习方法近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)进一步微调了语言模型。给出提示后，语言模型会生成响应，而奖励模型会给予相应奖励。PPO使用奖励来更新语言模型。
本段参考：The Batch: 329 | InstructGPT，一种更友善、更温和的语言模型-公众号DeeplearningAI-2022-02-07 12:30
重要在何处？核心在于——人工智能需要是能够负责任的人工智能
OpenAI的语言模型可以助力教育领域、虚拟治疗师、写作辅助工具、角色扮演游戏等，在这些领域，社会偏见、错误信息和毒害信息存在都是比较麻烦的，能够避免这些缺陷的系统才能更具备有用性。
Chatgpt与InstructGPT的训练过程有哪些不同？
总体来说，Chatgpt和上文的InstructGPT一样，是使用 RLHF（从人类反馈中强化学习）训练的。不同之处在于数据是如何设置用于训练（以及收集）的。（这里解释一下：之前的InstructGPT模型，是给一个输入就给一个输出，再跟训练数据对比，对了有奖励不对有惩罚；现在的Chatgpt是一个输入，模型给出多个输出，然后人给这个输出结果排序，让模型去给这些结果从“更像人话”到“狗屁不通”排序，让模型学习人类排序的方式，这种策略叫做supervised learning，本段感谢张子兼博士）
ChatGPT存在哪些局限性？
如下：a) 在训练的强化学习 (RL) 阶段，没有真相和问题标准答案的具体来源，来答复你的问题。b) 训练模型更加谨慎，可能会拒绝回答（以避免提示的误报）。c) 监督训练可能会误导/偏向模型倾向于知道理想的答案，而不是模型生成一组随机的响应并且只有人类评论者选择好的/排名靠前的响应
注意：ChatGPT 对措辞敏感。，有时模型最终对一个短语没有反应，但对问题/短语稍作调整，它最终会正确回答。训练者更倾向于喜欢更长的答案，因为这些答案可能看起来更全面，导致倾向于更为冗长的回答，以及模型中会过度使用某些短语，如果初始提示或问题含糊不清，则模型不会适当地要求澄清。
最后，如果chatGPT开放使用，你会用它做什么？
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