未来科技绘画未知领域的沉默巨兽 - ChatGPT
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2018年谷歌发布BERT预训练模型，这标志着AI的大模型时代正式开启。在此之后，T5、GPT-3以及GLaM等更大规模、大型语言模型相继问世，他们都在不断地提升性能并展现出超越小型模型潜力的强大能力。随着数据规模和模型参数数量的不断增加，我们已经见证了一个巨大的转变：当一个大型语言模型达到一定规模时，其性能将显著提高，并且远超传统比例曲线。
除了这些基础功能之外，大型语言模型还蕴含了一些令人印象深刻的技术点，比如提示学习（Prompt Learning）。这种方法通过在输入中添加一个或多个提示词，使得预训练好的模型能够根据不同的需求进行微调，而无需大量的人工语料标注。这就像给一位妻管严的人看一些不同家庭背景下的故事，让他了解到其他可能性，从而摆脱原有的模式一样。
为了让这个过程更加高效，大部分工作依赖于强化学习（RLHF）来优化策略。一种流行的手段是使用奖励函数来指导目标输出，同时利用监督学习和PPO算法迭代更新策略。这样的方法不仅节省了大量的人力资源，还提高了整个系统效率，就像是老师教育学生一样，只有符合期望才能得到肯定，不符合则需要调整，以便学生能更快地掌握知识。
最后，当我们提到了思维链推理这一功能时，我们意识到了它对复杂问题解决所扮演角色的重要性。当思维链被用于提示时，大型语言模型在复杂推理上的表现明显超过了微调，而且它们在知识推理方面也非常有竞争力。此外，它们还展示出了分布鲁棒性的潜力。而要实现这一切，只需要少量示例，就像范式可能发生改变一样。这就是为什么人们认为这是一个可能带来范式转移的一个重要步骤。
