湖北科技学院探秘ChatGPT之谜既令人好奇又让人心生畏惧
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。
目前，大型语言模型（LLM）已成为NLP领域的一个热门话题。大型语言模型具有巨大的参数数量，比如BERT预训练模型有3亿参数，而T5则拥有110亿参数。最新一代的大型语言模型，如OpenAI发布的GLaM达到了1.2万亿参数量，这些都远超之前的小型或中型模型。
Prompting作为一种新的技术，让我们可以利用现有的预训练好的大型语言模型，而不需要重新训练它们。这意味着，我们只需向这些预先训练好的系统提供一些提示，就可以让它们做出更为准确或创造性的回应，无需像以往那样进行大量微调或专业标注工作。
为了实现这一目标，我们首先收集演示数据，并使用监督策略微调预先训练好的GPT-3模式。然后，我们收集比较数据，以便奖励机制能够识别哪个输出符合人类期望。在这个过程中，我们使用强化学习方法来不断优化我们的策略，使之更加接近人类期望，这种迭代过程极大地提高了系统性能。
思维链是一个离散式提示学习，它在上下文学习中增加了一层推理过程，使得在复杂推理任务上表现出了明显优势。当一个模式达到62B参数时，可以看到思维链效果超过标准提示词方法；当它达到175B（即GPT-3尺寸）时，则能显示出更高级别的心智活动能力，这样的范式转移将彻底改变我们与自然智能交流的方式。
