深度科技解锁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(谷歌)、GPT-3(OpenAI)和GLaM(谷歌)等项目相继推出,其参数规模不断扩大至数十亿乃至数万亿级别。
然而,大型语言模型(LLM)背后涉及的技术过于复杂,本文将重点介绍几个印象深刻的技术点。首先是提示学习(Prompt Learning),它通过在输入中添加一个提示词,使得预训练模型性能大幅提高。此外,还有网络参数由训练数据决定,就如同我们过去经历决定了不同人的影响力;Fine-tuning则是一种省事但高效调整大模型参数方法,而Prompting更是避免了大量微调工作量,同时不依赖专业语料标注。
为了实现这些复杂任务,我们还需要使用强化学习算法,如概率加权随机策略搜索(PPO)来优化策略。这一过程包括收集示范数据并训练监督策略、收集对比数据并训练奖励模型以及迭代优化整个过程。这样的设计使得系统能够逐步了解人类期望输出,从而不断提升其性能。
思维链作为一种离散式提示学习,在大型语言模型下的上下文学习中增加思考过程,是实现复杂推理的一种关键手段。当模型尺寸达到62B或175B时,思维链才会表现出明显超越比例曲线的情况。这意味着,只要继续扩展这类大规模预训练语言模型,我们就可能看到更多令人惊叹的人工智能应用。
总之,ChatGPT不仅展示了一种新的交互方式,也揭示了人工智能领域巨大的潜力与挑战。本次探索只是冰山一角,将持续关注这一领域,以便更全面地理解它如何塑造我们的未来世界。