32 ChatGPT如何回答提问

32 ChatGPT如何回答提问

ChatGPT的续字模式，很像人类写作中的补全或者续写，也就是把一个不完整的句子写完整。这跟我们见到的ChatGPT能回答问题是完全不同的操作。那么ChatGPT是怎么做到能回答问题的呢？

人们的做法就是给出标准答案让它去学习。

本质上提问与回答都是以文字形式呈现的，所以我们可以把提问与答案作为一对规范的“语料”投喂给模型，让它按照我们所给的标准答案来做文字接龙。

例如我们把“请问：‘床前明月光’的下一句是什么？”以及”答案：下一句是‘疑似地上霜’”这一组问答当作语料给ChatGPT去学习，那么以后遇到这个问题，它就会按照这个模板去生成”疑似地上霜”这个答案了。

不过，人类的语言极其丰富，同一个问题可以有很多种不同的说法，例如上面的问题”‘床前明月光’的下一句是什么？”我们也可以说”‘床前明月光’的后续是什么？”,”‘床前明月光’的后面接的是哪一句？”诸如此类的很多种提问。按照一般人的理解，既然是给了ChatGPT标准的问答模板，那是不是为了得到”疑似地上霜”这个标准答案，我们就要把所有这些提问的变种都要编制成模板告诉给它呢？

事实上我们不是这么做的。训练模型的主要目的不是让模型成为一个巨大的存储库，不是把所有的问题与答案都事先做好存到ChatGPT里面让它”记忆”，然后等用户提问的时候去调用标准答案。那样的话直接根据关键词到库里搜寻结果就能返回答案了，没必要去做模型训练。

模型训练的真正作用是让模型去学习“提问与回答的一般规律”，在掌握了这个规律以后，举一反三，可以在遇到以前没“记忆”过的提问的时候，利用它学到的”规律”来生成”符合用户需求的答案”。

在上面那个例子里面，我们分别把几种不同的提问方式告诉给模型，然后对应到相应的答案，从而建构这些提问的一般规律，并把自己的模型调整为适应这些提问的通用模型。这样不管我们用这几种提问方式的哪一种去问它，它都会回答”疑似地上霜”这个答案。

那么以后遇到有人提问”请写出’床前明月光’的下文”这种它从来没遇到过的问题的时候，它会根据这些规律去生成”疑似地上霜”这个标准答案了。所以”训练模型”的主要目的不是”记忆”而是去”学习”这些规律。

到这里我们就明白”ChatGPT就是个‘升级版搜索引擎’”的观点错在哪里了。

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