文章主题：ChatGPT, 优势, 自然语言生成, GPT-3.5
ChatGPT为何如此火爆，它究竟有何优势呢？作为一款由创业公司和企业家们早已了解的先进技术，ChatGPT以其独特的表达方式和出现形式，引领着人工智能领域的新潮流。
对于那些在相关领域承担核心任务的人来说，这个事实或许并不神秘。然而，一旦涉及到人工智能（AI）的生成部分，用户与生成模型和系统的互动方式就变得与底层训练和推理等关键技术一样重要。一个典型的例子是OpenAI推出的ChatGPT，它作为免费的研究预览版发布，任何人在本周都有机会尝试使用。（PS：有兴趣的朋友可以下载试用这款软件）
在我国网络上，ChatGPT的热议话题主要围绕其作为最新的GPT-3.5自然语言生成技术而展开。这一创新性的技术实现，让用户无需离开网络浏览器，就能与ChatGPT进行如同面对面的交流，仿佛是在享受一种偷懒式的便捷服务。与此同时，用户也可以像与网站上的客户支持代理一样，与ChatGPT进行互动。
OpenAI 的 DALL-E 图像生成技术已经引发了巨大的反响。其 GPT 系列产品每次推出都备受瞩目（当然，也有时候会引发我们这些作者的生存焦虑）。然而，最近的聊天版迭代似乎极大地提升了它的吸引力和影响力，使得它在某些方面将对话从“哇，本科生可能会用它来提交那种糟糕但还行的学期论文”转变为“哇，这实际上可以帮我调试代码，我打算把它投入到生产中。”
目前为止的实验结果表明，ChatGPT 在术语纸上的表现较为出色，然而在规避 AI 聊天机器人的常见陷阱（如将错误信息当作事实展示）方面，仍有待提升。尽管如此，ChatGPT 的参与度相当高，人们对其留下的印象似乎比对 GPT-3 更为深刻，这其中一个重要原因在于 ChatGPT 属于新版本，拥有更优化的核心推理技术和全新的交互模式。
以一名文章写作高手的标准来看，本文将阐述为什么我认为ChatGPT的功能是如此强大，并提供一个实际案例来支撑我的观点。同时，我会要求ChatGPT为我详细列出各种神奇宝贝类型的优缺点，因为这是我在每次进入Tera Raid时都期望谷歌能够提供的内容。在全新的Pokémon Scarlet游戏中，玩家必须了解并掌握什么策略才能应对不同的对手。
请允许我重新表述这段内容。事实上，我对这次检索并不抱太大兴趣；尽管如此，它的简洁明了仍能满足我的需求。最终呈现的结果正是我所期望的，而非简单的罗列。如果我有足够的耐心和时间投入，这些信息或许能够引导我更接近目标。
人们一直期待着像OpenAI的ChatGPT那样的人工智能技术能够最终取代像谷歌這樣的搜索引擎。然而，尽管这种想法并非新颖，但OpenAI底层技术的实现却是最接近其在完全充实的系统中实际运行的方式，这一点让谷歌感到担忧。
我们使用与InstructGPT相同的方法，使用来自人类反馈的强化学习 (RLHF) 来训练该模型，但数据收集设置略有不同。我们使用监督微调训练了一个初始模型：人类 AI 训练员提供对话，他们在对话中扮演双方——用户和 AI 助手。我们让培训师可以访问模型编写的建议，以帮助他们撰写回复。我们将这个新的对话数据集与 InstructGPT 数据集混合，我们将其转换为对话格式。
为了创建强化学习的奖励模型，我们需要收集比较数据，其中包含两个或多个按质量排序的模型响应。为了收集这些数据，我们收集了 AI 培训师与聊天机器人的对话。我们随机选择了一条模型编写的消息，抽取了几个备选的完成方式，并让 AI 培训师对它们进行排名。使用这些奖励模型，我们可以使用近端策略优化来微调模型。我们对这个过程进行了几次迭代。
限制
ChatGPT 有时会写出看似合理但不正确或荒谬的答案。解决这个问题具有挑战性，因为
（1）在 RL 训练期间，目前没有真实来源；
（2）训练模型更加谨慎导致它拒绝可以正确回答的问题；
（3）监督训练会误导模型，因为理想的答案取决于模型知道什么，而不是人类演示者知道什么。
ChatGPT 对输入措辞的调整或多次尝试相同的提示很敏感。例如，给定一个问题的措辞，模型可以声称不知道答案，但只要稍作改写，就可以正确回答。
该模型通常过于冗长并过度使用某些短语，例如重申它是 OpenAI 训练的语言模型。这些问题源于训练数据的偏差（训练者更喜欢看起来更全面的更长答案）和众所周知的过度优化问题。
理想情况下，当用户提供模棱两可的查询时，模型会提出澄清问题。相反，我们当前的模型通常会猜测用户的意图。
虽然我们已努力使模型拒绝不当请求，但它有时会响应有害指令或表现出有偏见的行为。我们正在使用Moderation API来警告或阻止某些类型的不安全内容，但我们预计它目前会有一些漏报和漏报。我们渴望收集用户反馈，以帮助我们正在进行的改进该系统的工作。
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