科技小报手抄报内容超级智能机器人ChatGPT既令人惊叹又让人心生恐惧
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“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。
首先，了解一下ChatGPT究竟具备哪些能力。它基于大型语言模型（LLM）的聊天机器人，能够理解用户输入的句子的含义，掌握世界知识，以及生成语言。这些功能使得它在与人类交流时表现出强大的能力。
其次，我们来探讨一下ChatGPT是如何发展起来的。随着神经网络结构设计技术不断成熟和数据规模的大幅提升，大型预训练模型得以迅速发展。在NLP领域尤为突出，其中包括BERT、T5、GPT-3等知名模型，每个都代表了一次技术上的重大进步。
不过，这种巨大的变化也带来了新的挑战，比如大型语言模型（LLM）背后的复杂技术，让人难以一窥究竟。本文将介绍几个印象深刻的技术点，如提示学习（Prompt Learning），这是一种通过在输入中添加一个提示词，使预训练模型性能大幅提高的手段。而且，它避免了传统方法依赖专业语料标注，不需要改变预训练参数，只需提供一定量的人类自然语料即可。
接下来，我们来看看如何通过强化学习优化这种技能。一种方法是使用奖励模型（RM）来指导目标模型，以符合人类期望输出。此过程可以迭代进行，将当前最佳策略用于收集更多比较数据，再用这些数据训练新版RM和策略。这就像教育学生，由老师评判是否正确，然后调整老师以提升学生水平，直至双方达到同一水平后再继续提升老师。
最后，本文还要提到思维链推理，这是一种重要范式转移。当使用思维链进行提示时，大型语言模型在复杂推理上表现明显优于微调，在知识推理上也有竞争力，而且分布鲁棒性有潜力。这可能会导致范式转变，但我们还不知道具体需要多大的模型才能实现这一效果。不过，从62B到175B两个数字可以看出，有足够大小的大型语言模型才能够实现思维链效果超过标准提示词方法或精调小模块。
