创新引领ChatGPT启示既令人好奇又让人心生畏惧的智能对话革命
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“既好奇又害怕”。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观点，一起来看一下吧。
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的含义、掌握世界知识以及遵循提示词生成补全提示词的句子，展现出我们在聊天时体验到的强大能力。这些功能使得ChatGPT能够进行复杂推理和思维链上的表现明显优于微调，在知识推理上也具有很好的竞争力。
然而，随着神经网络结构设计技术的逐渐成熟并趋于收敛，大型语言模型得到了迅速发展，尤其在NLP领域。大型语言模型规模有多大呢？从谷歌发布BERT预训练模型到T5、GPT-3再到GLaM和M6-10T，每一代都在参数量上实现了巨大的飞跃，这种规模与性能之间关系曲线已然超出了传统比例曲线。
而Prompting作为一种新兴技术，可以通过给予一定量的提示来提升大模型的能力，而不需要改变预训练模型任何参数，只需提供相关的人类自然语料即可。这不仅节省了大量工作量，也避免了依赖专业语料标注，让大型语言模型能够更好地适应各种任务需求。
为了进一步提高效果，我们可以使用强化学习方法，如RLHF（Reward Learning with Human Feedback），将目标输出结果输入到奖励模式中，以告诉目标模式是否符合预期，从而调整目标模式。这种方法虽然高效，但也存在一些问题，比如外媒曝光OpenAI雇佣40人团队完成RLHF标注工作，其时薪低至1.32美元，有员工遭受持久心理创伤等社会责任问题。
最后，关于思维链，它是一种离散式提示学习，在大模型下的上下文学习中增加思考过程。当使用思维链进行提示时，大模型在复杂推理上的表现明显优于微调。在哪个规模以上才能看到这种相变呢？据研究显示，当达到62B或175B大小的大型语言模型时，思维链才会展现出明显效果，这为未来的人工智能开发带来了新的希望和挑战。
