科技奇妙篇让人既好奇又害怕的ChatGPT探秘
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几年前，当时神经网络结构设计技术逐渐成熟并趋于收敛，想要通过优化神经网络结构从而打破精度局限非常困难。但随着数据规模和模型规模不断增大，模型精度也得到了进一步提升。研究表明，当模型尺寸足够大时，其性能将显著提高并超越比例曲线，这也是大规模预训练模型得以迅速发展尤其是在NLP领域的一个关键原因。
目前，大型语言模型（LLM）已有数以亿计参数，如BERT、T5、GLaM等，每一代都在性能上取得新的突破。其中提示学习（Prompt Learning）作为NLP界最近兴起的一个学科，可以通过在输入中添加一个提示词，使预训练模型的性能得到显著提升。这不仅节省了大量微调参数工作量，而且不需要传统方法依赖的人类专业语料标注，只需给予一定量的自然语料就能实现效果提升。
Fine-tuning虽然是一个有效调整大模式方法，但随着大模式规模不断增大，其需要调整的大量参数也会急剧膨胀，因此科学家们提出了一种更高效调整大的模式方法——prompting，它不会改变预训练模式任何参数，只需为模式提供一定量提示即可提升能力，就像给一个妻管严的人看几个不是妻管严人的故事，然后他就可以摆脱这种情况一样。
为了让这个过程更加自动化和高效，我们使用强化学习来优化策略。在这个过程中，我们收集演示数据并训练监督策略，然后使用奖励模型（RM）来评估输出质量，再使用概率加权随机策略搜索算法PPO对抗奖励以优化策略。此外，我们还发现当思维链被用于复杂推理时，大型语言模型表现出明显优势，这可能成为未来范式转移的一个关键点。当思维链被应用于复杂推理时，大型语言模型表现出明显优势，而这可能是未来范式转移的一个关键点。
