ChatGPT實現(xiàn)原理

ChatGPT實現(xiàn)原理

用自然語言與計算機進行通信，ChatGPT實現(xiàn)了，那么ChatGPT實現(xiàn)原理是什么？

ChatGPT（Generative Pre-train Transformer）是由OpenAI發(fā)明的一種自然語言處理技術(shù)。它是一種預(yù)訓練的深度學習模型，可以用來生成文本，識別語義，做文本分類等任務(wù)。

ChatGPT實現(xiàn)原理

火爆的ChatGPT，得益于AIGC 背后的關(guān)鍵技術(shù)NLP（Natural LanguageProcessing，自然語言處理）得到突破。自然語言處理應(yīng)用在過去十年呈爆炸式增長，NLP技術(shù)是一種自然語言處理技術(shù)，用于計算機中模擬人類的對話和文本理解。主要源于AI大模型化的NLP技術(shù)突破是將深度學習技術(shù)與傳統(tǒng)的NLP方法結(jié)合在一起，從而更好地提高NLP技術(shù)的準確性和效率。大模型化的NLP技術(shù)能夠更好地支持企業(yè)進行大規(guī)模的語料內(nèi)容分析，并為企業(yè)更好地進行文本分析提供幫助。

NLP類模型要理解單詞的含義，還要理解如何造句和給出上下文有意義的回答，甚至使用合適的俚語和專業(yè)詞匯。

我們看到ChatGPT的回答是這樣的：

ChatGPT的原理是基于自回歸語言模型（Auto-Regressive Language Model），它是一種基于深度學習的自然語言處理技術(shù)，可以用來生成自然語言文本。它使用一種叫做Transformer的模型，它可以訓練一個模型來預(yù)測下一個詞，從而生成文本。

人類反饋強化學習

同時OpenAI采用了 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedbac，人類反饋強化學習） 技術(shù)對 ChatGPT 進行了訓練，而加入了更多人工監(jiān)督進行微調(diào)。所以我們可以看到，一些錯誤的信息會逐步被更正。而且在很多用戶的測試中可以發(fā)現(xiàn)，若用戶指出其錯誤，模型會聽取意見并優(yōu)化答案。

InstructGPT/GPT3.5（ChatGPT的前身）與GPT-3的主要區(qū)別在于，新加入了被稱為RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，人類反饋強化學習）。

InstructGPT的目標就是緩解這種生成回復與真實回復之間的偏置產(chǎn)生更加符合人類預(yù)期的回復。

chatGPT是一種基于轉(zhuǎn)移學習的大型語言模型，它使用GPT-2 （Generative PretrainedTransformer2）模型的技術(shù)，使用了transformer的架構(gòu)，并進行了進一步的訓練和優(yōu)化。

chatGPT是在GPT-2模型的基礎(chǔ)上進一步訓練和優(yōu)化而得到的。 它使用了更多的語料庫，并且進行了專門的訓練來提高在對話系統(tǒng)中的表現(xiàn)。這使得chatGPT能夠在對話中白然地回應(yīng)用戶的輸入，并且能夠生成流暢、連貫、通順的文本。

那么接下來我們來看下什么是InstructGPT。從字面上來看，顧名思義，它就是指令式的GPT，“which is trained to follow an instruction in a prompt and provide a detailed response”。接下來我們來看下InstructGPT論文中的主要原理：

InstructGPT整體訓練流程

從該圖可以看出，InstructGPT是基于GPT-3模型訓練出來的，具體步驟如下：

步驟1.）從GPT-3的輸入語句數(shù)據(jù)集中采樣部分輸入，基于這些輸入，采用人工標注完成希望得到輸出結(jié)果與行為，然后利用這些標注數(shù)據(jù)進行GPT-3有監(jiān)督的訓練。該模型即作為指令式GPT的冷啟動模型。

步驟2.）在采樣的輸入語句中，進行前向推理獲得多個模型輸出結(jié)果，通過人工標注進行這些輸出結(jié)果的排序打標。最終這些標注數(shù)據(jù)用來訓練reward反饋模型。

步驟3.）采樣新的輸入語句，policy策略網(wǎng)絡(luò)生成輸出結(jié)果，然后通過reward反饋模型計算反饋，該反饋回過頭來作用于policy策略網(wǎng)絡(luò)。以此反復，這里就是標準的reinforcement learning強化學習的訓練框架了。

所以總結(jié)起來ChatGPT（對話GPT）其實就是InstructGPT（指令式GPT）的同源模型，然后指令式GPT就是基于GPT-3，先通過人工標注方式訓練出強化學習的冷啟動模型與reward反饋模型，最后通過強化學習的方式學習出對話友好型的ChatGPT模型。

InstructGPT的訓練實際上是分為三個階段的，第一階段就是我們上文所述，利用人工標注的數(shù)據(jù)微調(diào)GPT3；第二階段，需要訓練一個評價模型即Reward Model，該模型需學習人類對于模型回復的評價方式，對于給定的上文與生成回復給出分數(shù)；第三階段，利用訓練好的Reward Model作為反饋信號，去指導GPT進一步進行微調(diào)，將目標設(shè)定為Reward分數(shù)最大化，從而使模型產(chǎn)生更加符合人類偏好的回復。

自然語言理解的不同發(fā)展階段

在20世紀60年代，隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，自然語言處理技術(shù)也進一步提升。當時，美國國家科學基金會（NSF）成立了“自然語言處理研究計劃”，專門用于支持自然語言處理技術(shù)的研究。同時，英國也成立了“自然語言處理研究室（Natural Language Processing Research Laboratory）”，專門致力于自然語言處理技術(shù)的研究與應(yīng)用。

在20世紀70年代，自然語言處理技術(shù)又迎來了一個新的發(fā)展階段。這一時期，自然語言處理技術(shù)發(fā)展到了語言學理論與計算機科學相結(jié)合的階段。其中，語義學和句法學等語言學理論成為自然語言處理技術(shù)研究的重要基礎(chǔ)。

在20世紀80年代，隨著人工智能技術(shù)的進一步發(fā)展，自然語言處理技術(shù)也進入了一個新的階段。這一時期，自然語言處理技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用，并取得了一系列突破性成果。例如，英國語言工程研究所（LEL）在1983年成功開發(fā)出了世界上第一個基于人工智能的翻譯系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)⒂⒄Z翻譯成法語。

在20世紀90年代，自然語言處理技術(shù)進一步發(fā)展壯大。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，自然語言處理技術(shù)在搜索引擎、社交媒體、客服機器人等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。此外，自然語言處理技術(shù)還進入了深度學習階段，開始使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行語言模型的建立和訓練，從而提升自然語言處理技術(shù)的準確性和效率。如今，自然語言處理技術(shù)已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的重要組成部分，并在多個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。