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一、ChatGPT 是什么
ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一种基于语言模型的人工智能程序，它可以与人类进行自然语言交互。基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）技术构建。GPT 代表“生成式预训练”，它是一种基于深度学习的自然语言处理技术，利用海量的语言数据进行预训练，从而能够在多个自然 语言任务上表现出色。
1.1、ChatGPT如何使用？
🌟ChatGPT的强大无需多言，它集成了众多功能于一身，无论是基础的问答交互、轻松的日常闲聊，还是深度的教学辅导和创新的科研探索，都能游刃有余。💡它的代码生成与分析能力更是令人惊叹，无论是快速编写代码，还是细致检查Bug，ChatGPT都能提供高效且精准的支持。🛠️对于开发者来说，它几乎可以替代一部分编程任务，提升工作效率。只需轻轻一聊，就能开启无限可能！🌐
🌟ChatGPT，人类智慧的结晶🌟，它以无与伦比的知识整合能力，让你轻松触及任何领域的深度知识。只需提问，它会迅速整理简化，提供精准的答案，省时又高效。相比手动在搜索引擎大海捞针，ChatGPT的优势显而易见。如何最大限度发挥它的力量呢？这里有几点小建议💡：1. **明确目标**：清楚你想要什么信息，这样ChatGPT能更精确地为你服务。2. **提问简洁**：避免冗长问题，ChatGPT处理起来更快。3. **深度探索**：对于复杂主题，多问几个相关问题，它会带你深入理解。4. **验证信息**：利用ChatGPT作为参考，但别完全依赖，还需自己核实。拥抱ChatGPT，开启知识探索的新篇章！📚✨
🌟ChatGPT的核心在于提问的艺术，没错，高质量的问题远超千篇一律的答案。💡模型运行依赖于精准的引导——提示就像是导航灯，照亮了生成过程的方向。🎯为了激发深度思考与准确回应，关键在于设计巧妙、富有洞察力的问题。🤔那么，如何让ChatGPT给出最棒的答案呢？试试这些策略：1️⃣ 确保问题清晰明了，避免模糊不清的表述。2️⃣ 提出开放式问题，鼓励生成多角度答案。3️⃣ 避免过于常见或直接的问题，让模型有挑战性。4️⃣ 用具体情境引导，让问题更具针对性。5️⃣ 给予足够的上下文信息，让GPT能理解你的需求。记住，每一次提问都是与AI的深度对话，用心去问，才能收获最优质的答案！🤔📚
1）、增加细节（增加提示的细节和要求）
2）、不断追问（基于ChatGPT生成的内容不断追问）
3）、心存疑问（对于ChatGPT的回答不能盲目相信）
1.2、ChatGPT 是万能的吗？
🌟当然，ChatGPT并非无所不能，它基于深度学习模型的自动推理提供回答，存在一定的可信度挑战。🔍由于神经网络庞大，参数数量达到亿、百亿甚至千亿级别，我们确实无法确定哪些具体参数在驱动其决策，也因此难以评估其答案的精确性。💡这就导致了ChatGPT自身的一些局限性，用户需要谨慎对待它给出的信息。尽管如此，它作为一种强大的工具，仍能提供不少帮助和灵感。但它不能替代专业知识或严谨验证的过程。📝对于依赖准确信息的领域，比如学术研究、法律咨询等，切勿完全信赖ChatGPT的答案。记住，每个AI都有其边界，使用时务必保持批判性思维。🤔SEO优化词汇：ChatGPT局限性、深度学习可信度、神经网络参数精确性、工具辅助理解、专业领域验证、批判性思维。
1）、中文训练语料库比英文训练语料库要少，所以中文知识也少
🌟改写版：作为文章创作领域的专家，ChatGPT虽具备学习能力，但它在信息来源的透明度上有所欠缺。与百度和Google相比，用户在搜索时能明确作者身份，而ChatGPT受限于数据隐私保护，无法直接提供这些细节。它的知识库基于训练，而非直接源自权威源头。
3）、无法获取最新的数据，只能获取训练时间节点的数据来提供知识
🌟当然，ChatGPT的提升空间无限大！持续学习中，它将逐步优化答案质量，但错误风险始终伴随，就像知识探索的路上难免遇到歧途。🚀随着技术迭代，我们期待看到更精准、全面的回答，而SEO优化的词汇将助力其在搜索引擎中脱颖而出。🎓尽管如此，用户还需保持批判性思维，以确保获得最准确的信息。
当一个人一本正经说的时候，我们很容易就觉得他是在说真话，如果他说了很多真话之后，偶尔说几句假话，就非常具有欺骗性了，这就是ChatGPT的问题，所以大家在使用ChatGPT的时候一定要有批判性思维，不能盲从，必须要对答案进行验证。
1.3、ChatGPT 的底层原理
我们可以让ChatGPT自己来回答一下这个问题吧，目前来看最新的GPT模型回答还算比较准确。
我们都知道两个非常经典的深度学习模型，一个是RNN，一个是LSTM，循环神经网络，长短时记忆网络主要用于处理序列类型数据的经典模型，而ChatGPT是基于比这两个模型更新的Transformer架构。
二、预训练大语言模型的发展
2.1、Transformer 架构出现之前
在Transformer架构和与训练大模型出现之前，NLP历史上已经有很多思潮的涌现和发展了，深度学习在NLP领域的突破其实是比较晚的，最早深度学习的突破都集中在计算机视觉领域。
从2012年开始，AlexNet模型在ImageNet图像识别大赛中，取得了很大的突破，这个标志着CNN卷积神经网络的兴起，后来有GoogleNet、VGG ResNet各种深度学习模型的出现，大幅度的提升了图像分类，目标检测、语义分割等CV任务的准确性，在目标检测人脸识别有R-CNN、Fast R-CNN、YOLO SSD一系列算法；语义分割方面也有SENet UNet，再加上生成对抗网络GAN的出现，然后DCGAN、PsychoGAN这种图像生成、风格迁移领域都取得了非常显著的进展。
所以，在2018年以前，CV的发展是风生水起，在NLP领域，虽然有RNN和LSTM，但是并没有特别多的真正落地应用的突破性进展。
是什么带来了NLP领域第一轮的飞跃呢？ 到了2018年之后，两个核心技术就产生了，一个就是Transformer，另外一个就是BERT，随着这两个模型的诞生，NLP的节奏逐渐就追上来了，紧接着一系列的与训练大模型像雨后春笋个般的出现了，我们就可以下载这些与训练大模型，然后通过微调，在自己的自然语言处理任务上去使用它们，这里的自然语言处理任务就是我们实际的问题，比如语音识别、文本分类、情感分类、命名实体识别、机器翻译、文本摘要、文本生成等。
2.2、用深度神经网络解决 NLP 问题
深度神经网络是怎么解决这种自然语言处理实际问题的呢，深度神经网路其实是由很多层组成的，每一层都有很多神经元，也就是节点，每个节点都有一系列参数，数据输入模型的时候，这些节点就通过这些参数对自然语言处理的数据进行运算，其实从输入空间到输出空间都有对应的函数和一个映射。
比如我们要做微博的情感分类任务，每条微博200字，我们就需要把200字转化为200个token输入进去，那输入序列就是200维，然后经过神经网络所代表的函数、经过参数的计算，最后给你输出一个二维的结果，比如0或者1，0就代表博主的情绪比较负面，1代表博主的情绪是正面的，这就是一个典型的NLP分类任务。
其实整个机器学习就是把它抽象出来变成一个函数的形式，我们去理解深度神经网络也不会那么复杂。
2.3、大型预训练网络 Before 2021
从早起的预训练网络ELMo开始到2021年左右，这个时期的预训练网络发展历程，可以看到预训练网络越来越大，从初代的GPT、初代的BERT到后面的RoBERTTa、BART、T5一个清晰的趋势就是模型变得越来越大，参数越来越多，它所训练的语料库也就越来越大。
比如BERT就是基于Wikidata来训练的，后面的模型就又收录了更多的公开的书籍、网络上的一些文本、语料变得越来越庞大，它的知识库也就越来越大，这是一个很典型的趋势。
2.4、大型预训练网络 As of Dec 2022
截止到2022年12月，此刻的预训练大模型就已经非常庞大了，ChatGPT所基于的GPT-3模型，它有1750亿个参数，在整个大语言模型的生态中，它还不算事最大的模型，但它的效果可能超过其它更大的模型。
2.5、Transformer 架构
Transformer架构是所有预训练语言模型的基础，它是自然语言处理的神经网络，当然，Transformer架构现在已经延展到了CV和其它领域，很多处理自然语言处理之外的问题，也都采取了Transformer架构来解决。
它最早是由Google在 2017 年提出，它的目的就是解决传统训练模型，就是循环神经网络中存在的效率问题和并行计算问题。 因为Transformer模型使用了自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列的上下文关系，所以它就使得每个词都能够建立和整个序列其它词之间的连接，从而它就可以有效的捕捉文本中的长距离依赖关系，它不需要像RNN这样来循环的一直去用递归的方式回访过去的数据，所以它跟传统的神经网络相比，它快，它不需要一个词接一个词地处理，它是做整体的并行处理，所以它在训练速度和上下文捕捉这种性能方面的表现都更加优秀。
另外一点就是，Transformer架构它还可以通过堆叠多个层来构建深度学习模型，所以它也是一种深度学习模型，它能够堆叠，所以它就能够不断的来扩大规模，进一步提高模型的性能，现在最新的研究表示，模型越大，它就越有可能出现更多的涌现能力（不知道什么能力就突然被解锁了），就好比今天这个模型还不能对话，随着模型的参数越来越大，层数越来越多的时候，它突然可能就拥有了和你流畅对话的能力，这是一个很不可思议的事情。
所以，现在Transformer模型在NLP任务中已经全面取代了RNN为代表的循环神经网络模型，循环神经网络模型在实际的应用中，以后就不多了。
2.6、Seq2Seq：序列到序列
Transformer本身是一种序列到序列的架构，在Seq2Seq架构中，输入的序列会被深度神经网络处理产生一个输出的文本序列，比如机器翻译、聊天机器人就是很典型的场景。
序列到序列有两个结构，一个是编码器，一个是解码器，其中编码器负责将输入序列编码成一个固定长度的向量表示，然后解码器需要负责把这个向量再生成对应的输出序列，在一个ChatBox中，输入序列通常就是用户的提问，输出序列就是ChatBox的回答或者响应了，这其实就是一个把编码给逐渐解码，然后形成我们最后所需要的答案的一个过程。
当我们训练的时候就会给它一些语料， 一个问题的答案应该是怎么样的，它看到这些就自己不断的纠错，然后神经网络就会给出越来越接近我们期望的答案。
2.7、BERT vs GPT
两个最经典的基于Transformer的预训练模型，Google的BERT模型和OpenAI的GPT-3
BERT
1）、Bidirectional Encoder Representations from Transformers
——双向编码，同时考虑了左右两边的词
2）、Masked Language Model（MLM）——擅长做完形填空
3）、Next Sentence Prediction（NSP）——是不是下一句
4）、Fine-tuning ——微调完成下游任务
BERT只需要编码器的内容，不需要生成文本。
GPT-3
1）、Generative Pre- trained Transformer 生成式
2）、Autoregressive 自回归
3）、Prompt/Instruction 基于提示/指令，完成下游任务
BERT和GPT两个模型没有优劣而言，它是针对不同的任务类型设计的，BERT比较擅长于掌控全局，它就能够做很好的自然语言推理任务，比如情感分类、完形填空、命名实体识别、关系抽取这些都依赖优秀的全文理解能力；而GPT它的目标就是文本生成，所以对于聊天机器人或者问答系统来说，它就有比较天然的优势了。
2.8、从 GPT 到 ChatGPT 的演变
GPT是OpenAI的序列生成模型系列，能够产生高质量的自然语言文本。从GPT-1到GPT-3，它的原理其实是很类似的，但是它的参数数量每次都是翻很多倍的增长，GPT-2到GPT-3，参数翻了100倍，输入数据维度也翻了接近8倍，可以使它一次性理解很多很多的token，也就是一次性输入很大的文本都可以同时理解。
到了GPT-3的时候，已经能够生成非常流畅、准确的自然语言文本了，它生成的文本质量基本能够跟人类的写作相媲美，参数数量增加的好处就是让它能够更好的学习自然语言的规律，能够理解序列中更多的上下文信息，生成更连贯更准确的文本，GPT-3还增加了多语言的支持，能够处理更复杂的任务。
ChatGPT是怎么从GPT-3模型的基础上再进一步演进的呢？ 因为它是GPT-3模型上转么负责聊天机器人任务上的应用，它是GPT-3.5，叫做3.5优化版，它作为GPT的第三代，在万亿词汇量通用文字数据集上面训练完成的。
它还有另一个兄弟模型，叫InstructGPT，都是建立在GPT-3.5基础上，为了让ChatGPT表现出色，OpenAI对预训练数据集还做了微调，给它增加了基于人类反馈的强化学习，让它更能够了解人类想听什么，能够更好的处理哪些是人类想要的答案。
ChatGPT在InstructGPT基础上又增加了一层Stafety Layer，因为它是一个面向大众的聊天工具，它不能说错话，不能够说危害公众安全的回复，不可以宣传不应该宣传的东西，这个很重要，要控制它的回答是合理的。
三、ChatGPT 的训练过程
ChatGPT系列模型的基本思路是让AI在通用的数据上学习文字接龙，掌握生成后续文本的能力，这样的训练有一个好处，就是它不需要人类去标注，只需要把一大堆的语料库输给它，它就会自己去训练，然后你可以给它打分，遮住下文让它去预测。
一个问题可能有很多个答案，作为一个聊天对话机器人来说，我们想得到比较确定性的答案，GPT在进行文本生成的时候，需要进行一些人类的指导，让人类告诉它，什么样的回答才是我最想听到的，这就是基于人类反馈的训练的核心思路。它的RLHF训练过程主要有三步：
3.1、监督调优模型
收集演示数据，用监督学习去训练生成规则（把一些问题写出答案，把问题和答案都丢给GPT去训练，这个是有监督的训练，已经有答案了，让AI一葫芦画瓢，这种方法可以引导AI往人类所期望的方向去做答）
但是，我们不可能人工穷举出所有可能的问题和答案，这个显然是不现实的，所以OpenAI只是提供了可能几万个这种有答案的数据，主要是为了让它在这个基础上进行泛化，然后提供一个方向上的引导，就是告诉模型，你就往这个方向上去答。
3.2、训练回报模型
让简化版的GPT监督训练之后变得更强，通过人工标注所有输出的优劣势
先让ChatGPT输出很多个答案，然后基于它所生成的答案给他排序，我们只需要人工标注哪个答案是最好的，所以OpenAI做了大量的这种标注，
3.3、使用 PPO 模型微调 SFT 模型
通过PPO强化学习算法，实现模型的自我优化，强化学习就是让AI在不断的试错过程中自我调整优化策略，然后最大化预期的长期奖励，简单来说，就是让AI自己去不断尝试，前两步学习的模型在强化学习这一步都能派上用场。
首先用监督版学习的ChatGPT来初始化PPO模型，让Reward模型去指导它，去给回答一个评分，然后AI就基于这个评分去调整自己的参数，试图在下一个回答中得到更高的分数，不断的重复这个过程，这个幼儿版的ChatGPT就成熟起来了，能够自我更新了。
经历这样的三个步骤，一个真正的ChatGPT就训练好了，就能形成我们人类更期待的回答。
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