科学松鼠会解锁ChatGPT之谜好奇心与恐惧交织的对话前沿
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。大模型如BERT、T5和GLaM等，其规模不断增大，其需要调整的参数也会急剧膨胀。这就要求AI科学家提出了一种更有效调整大模型方法：prompting，这种方法不仅避免了对大量参数进行微调工作量，也不需要传统方法依赖专业语料标注，而是通过提供一定量的人类自然语料作为提示来提升性能。
使用PPO算法训练奖励模型（RM）与目标模型，以优化策略是一个关键步骤。在这个过程中，一个更懂人的老师模式被用来指导学生模式，并根据结果给予表扬或打板子。而当学生模式接近老师水平后，就再次提升老师模式以继续重复教育过程，这样的迭代过程最终得到一个非常了解人的学生模式。
此外，大型语言模型还可以实现思维链，即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，大型语言模型在复杂推理上的表现明显优于微调，并且分布鲁棒性也存在一定潜力。但是，要达到这样的效果，只需要8个左右示例，这就是为什么范式可能会转变。
总之，本文作者认为尽管ChatGPT带来了许多好处，但同时也是充满挑战和未知因素。如何平衡好这两者，将取决于我们如何理解和利用这种新兴技术，以及它们将如何塑造我们的未来生活。
