ChatGPT的特点及原理
chatgpt 是一种专注于对话生成的语言模型。它能够根据用户的文本输入，产生相应的智能回答。这个回答可以是简短的词语，也可以是长篇大论。其中gpt是generative pre-trained transformer（生成型预训练变换模型）的缩写。
通过学习大量现成文本和对话集合（例如wiki），chatgpt能够像人类那样即时对话，流畅的回答各种问题。（当然回答速度比人还是慢一些）无论是英文还是其他语言（例如中文、韩语等），从回答历史问题，到写故事，甚至是撰写商业计划书和行业分析，“几乎”无所不能。甚至有程序员贴出了chatgpt进行程序修改的对话。
chatgpt也可以与其他aigc模型联合使用，获得更加炫酷实用的功能。例如上面通过对话生成客厅设计图。这极大加强了ai应用与客户对话的能力，使我们看到了ai大规模落地的曙光。
1、chatgpt的传承与特点1.1 openai家族我们首先了解下openai是哪路大神。
openai总部位于旧金山，由特斯拉的马斯克、sam altman及其他投资者在2015年共同创立，目标是开发造福全人类的ai技术。而马斯克则在2018年时因公司发展方向分歧而离开。
此前，openai 因推出 gpt系列自然语言处理模型而闻名。从2018年起，openai就开始发布生成式预训练语言模型gpt（generative pre-trained transformer），可用于生成文章、代码、机器翻译、问答等各类内容。
每一代gpt模型的参数量都爆炸式增长，堪称“越大越好”。2019年2月发布的gpt-2参数量为15亿，而2020年5月的gpt-3，参数量达到了1750亿。
gpt家族主要模型对比
1.2 chatgpt的主要特点chatgpt 是基于gpt-3.5（generative pre-trained transformer 3.5）架构开发的对话ai模型，是instructgpt 的兄弟模型。chatgpt很可能是openai 在gpt-4 正式推出之前的演练，或用于收集大量对话数据。
chatgpt的主要特点
openai使用 rlhf（reinforcement learning from human feedbac，人类反馈强化学习） 技术对 chatgpt 进行了训练，且加入了更多人工监督进行微调。
此外，chatgpt 还具有以下特征：
1）可以主动承认自身错误。若用户指出其错误，模型会听取意见并优化答案。
2）chatgpt 可以质疑不正确的问题。例如被询问 “哥伦布 2015 年来到美国的情景” 的问题时，机器人会说明哥伦布不属于这一时代并调整输出结果。
3）chatgpt 可以承认自身的无知，承认对专业技术的不了解。
4）支持连续多轮对话。
与大家在生活中用到的各类智能音箱和“人工智障“不同，chatgpt在对话过程中会记忆先前使用者的对话讯息，即上下文理解，以回答某些假设性的问题。chatgpt可实现连续对话，极大的提升了对话交互模式下的用户体验。
对于准确翻译来说（尤其是中文与人名音译），chatgpt离完美还有一段距离，不过在文字流畅度以及辨别特定人名来说，与其他网络翻译工具相近。
由于 chatgpt是一个大型语言模型，目前还并不具备网络搜索功能，因此它只能基于2021年所拥有的数据集进行回答。例如它不知道2022年世界杯的情况，也不会像苹果的siri那样回答今天天气如何、或帮你搜索信息。如果chatgpt能上网自己寻找学习语料和搜索知识，估计又会有更大的突破。
即便学习的知识有限，chatgpt 还是能回答脑洞大开的人类的许多奇葩问题。为了避免chatgpt染上恶习， chatgpt 通过算法屏蔽，减少有害和欺骗性的训练输入。，查询通过适度 api 进行过滤，并驳回潜在的种族主义或性别歧视提示。
2、chatgpt/gpt的原理2.1 nlpnlp/nlu领域已知局限包括对重复文本、对高度专业的主题的误解，以及对上下文短语的误解。
对于人类或ai，通常需接受多年的训练才能正常对话。nlp类模型不仅要理解单词的含义，还要理解如何造句和给出上下文有意义的回答，甚至使用合适的俚语和专业词汇。
nlp技术的应用领域
本质上，作为chatgpt基础的gpt-3或gpt-3.5 是一个超大的统计语言模型或顺序文本预测模型。
2.2 gpt v.s.bert与bert模型类似，chatgpt或gpt-3.5都是根据输入语句，根据语言/语料概率来自动生成回答的每一个字（词语）。从数学或从机器学习的角度来看，语言模型是对词语序列的概率相关性分布的建模，即利用已经说过的语句（语句可以视为数学中的向量）作为输入条件，预测下一个时刻不同语句甚至语言集合出现的概率分布。
chatgpt 使用来自人类反馈的强化学习进行训练，这种方法通过人类干预来增强机器学习以获得更好的效果。在训练过程中，人类训练者扮演着用户和人工智能助手的角色，并通过近端策略优化算法进行微调。
由于chatgpt更强的性能和海量参数，它包含了更多的主题的数据，能够处理更多小众主题。chatgpt现在可以进一步处理回答问题、撰写文章、文本摘要、语言翻译和生成计算机代码等任务。
bert与gpt的技术架构（图中en为输入的每个字，tn为输出回答的每个字）
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chatgpt也可以与其他aigc模型联合使用，获得更加炫酷实用的功能。例如上面通过对话生成客厅设计图。这极大加强了ai应用与客户对话的能力，使我们看到了ai大规模落地的曙光。
1、chatgpt的传承与特点1.1 openai家族我们首先了解下openai是哪路大神。
openai总部位于旧金山，由特斯拉的马斯克、sam altman及其他投资者在2015年共同创立，目标是开发造福全人类的ai技术。而马斯克则在2018年时因公司发展方向分歧而离开。
此前，openai 因推出 gpt系列自然语言处理模型而闻名。从2018年起，openai就开始发布生成式预训练语言模型gpt（generative pre-trained transformer），可用于生成文章、代码、机器翻译、问答等各类内容。
每一代gpt模型的参数量都爆炸式增长，堪称“越大越好”。2019年2月发布的gpt-2参数量为15亿，而2020年5月的gpt-3，参数量达到了1750亿。
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1.2 chatgpt的主要特点chatgpt 是基于gpt-3.5（generative pre-trained transformer 3.5）架构开发的对话ai模型，是instructgpt 的兄弟模型。chatgpt很可能是openai 在gpt-4 正式推出之前的演练，或用于收集大量对话数据。
chatgpt的主要特点
openai使用 rlhf（reinforcement learning from human feedbac，人类反馈强化学习） 技术对 chatgpt 进行了训练，且加入了更多人工监督进行微调。
此外，chatgpt 还具有以下特征：
1）可以主动承认自身错误。若用户指出其错误，模型会听取意见并优化答案。
2）chatgpt 可以质疑不正确的问题。例如被询问 “哥伦布 2015 年来到美国的情景” 的问题时，机器人会说明哥伦布不属于这一时代并调整输出结果。
3）chatgpt 可以承认自身的无知，承认对专业技术的不了解。
4）支持连续多轮对话。
与大家在生活中用到的各类智能音箱和“人工智障“不同，chatgpt在对话过程中会记忆先前使用者的对话讯息，即上下文理解，以回答某些假设性的问题。chatgpt可实现连续对话，极大的提升了对话交互模式下的用户体验。
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由于 chatgpt是一个大型语言模型，目前还并不具备网络搜索功能，因此它只能基于2021年所拥有的数据集进行回答。例如它不知道2022年世界杯的情况，也不会像苹果的siri那样回答今天天气如何、或帮你搜索信息。如果chatgpt能上网自己寻找学习语料和搜索知识，估计又会有更大的突破。
即便学习的知识有限，chatgpt 还是能回答脑洞大开的人类的许多奇葩问题。为了避免chatgpt染上恶习， chatgpt 通过算法屏蔽，减少有害和欺骗性的训练输入。，查询通过适度 api 进行过滤，并驳回潜在的种族主义或性别歧视提示。
2、chatgpt/gpt的原理2.1 nlpnlp/nlu领域已知局限包括对重复文本、对高度专业的主题的误解，以及对上下文短语的误解。
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