文章主题:关键词:ChatGPT, 发展历程, 功能强大, 预训练模型

666AI工具大全,助力做AI时代先行者!

ChatGPT 的全称是“Chat Generative Pre-trained Transformer”,这是一款由 OpenAI 公司研发的人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它可以被广泛应用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成以及对话AI等领域。作为生成型预训练变换模型,ChatGPT 能够有效地解决自然语言处理中的各种问题,从而极大地推动了人工智能技术的发展。

一、ChatGPT的发展历程

GPT的功能日益增强。自2018年6月GPT-1面世以来,模型的参与度和预训练数据的规模都在不断扩大。如今,我们已经进入到ChatGPT-4的阶段(ChatGPT4-puls项目也在积极筹备中)。

文章ChatGPT:从诞生到全能的人工智能助手

GPT-1是2018年诞生的一种无监督学习方法,其基础是12层的Transformer核心结构,采用自左向右生成式构建预训练任务。虽然GPT-1具有一定的泛化能力,可以执行自然语言推理、问答和尝试推理等任务,但其泛化能力相对较弱,远不如经过监督微调的有监督任务。

GPT-2是于2019年诞生的多任务学习模型,基于Transformer框架。与先前的GPT-1相比,GPT-2采用了更多的网络参数和更大的数据集,其最大模型共有48层,参数量高达150亿。在多种任务中,例如阅读、对话和写小说等,GPT-2的表现都比GPT-1更出色。

GPT-3是一款拥有海量参数的模型,其参数数量高达1750亿个,相较于GPT-2的规模提升了117倍。这一强大的性能使得GPT-3能够在不需要进行微调的情况下,就能准确地识别出数据中隐含的意义。作为一款无监督模型,GPT-3不仅可以胜任大部分自然语言处理任务,如问题回答、阅读理解、语义推断等,还能实现诸如机器翻译、文章生成、自动问答、网页描述转换为代码、模拟人类叙事、创作定制诗歌以及生成游戏剧本等复杂任务。值得一提的是,GPT-3在两位数的加减运算任务上,其准确率几乎达到了100%。然而,尽管GPT-3表现出色,但它也存在一些明显的不足。其中最主要的問題之一就是,聊天机器人和文本生成工具无法分辨内容的质量和优劣,它们只能学习和网络上的所有文本,可能会产生恶意的甚至具有攻击性的语言输出,这对落地应用产生了不良影响。

本文将探讨人工智能助手ChatGPT的最新发展,该助手基于人工标注数据和强化学习的GPT-3.5(ChatGPT的原型)。在训练过程中,ChatGPT采用了更大的训练参数,超过GPT-3的十倍。此外,ChatGPT采用了创新的迭代方法,结合了人工标注数据和强化学习,从而实现了在与人类交互的过程中通过反馈进行强化学习,即RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,人类反馈强化学习)。这使得ChatGPT具备了强大的能力,不仅能够理解各种指令,还能筛选出高质量的答案,并适应多种主题任务。它不仅可以回答用户后续的问题,还可以质疑错误的问题和不适当的请求。

ChatGPT-4相较于其前身GPT-3.5有着显著的进步,这主要归功于其在多方面的优化和改进。

(1)输入文字长度:从3000字到25000个字,这样执行指令时就可以获取更多细节。

在处理图像和文本方面,ChatGPT 4 与 ChatGPT 3 有着显著的不同。尽管 ChatGPT 3 仅能理解文本输入,但 ChatGPT 4 却能够同时处理文本和图像。这种能力使得 ChatGPT 4 在某些应用场景中具有更广泛的应用前景。

(3)情感、语境和语音感知能力:ChatGPT4 通过对更丰富、更多样化的数据进行训练,可以更好地感知文本中的语境和情感信息,并更精准地理解和表达人类的语言感受和情感状态。

(4)零样本学习能力:ChatGPT4 引入了一种基于元学习的训练技巧,可用于在没有任务特定数据的情况下进行零样本学习。这意味着 ChatGPT4 已经具备了从少量数据中学习、推理和生成文本的能力,可以更快地适应新的任务,并更加灵活地应用于不同领域的应用场景。

(5)上下文感知能力:ChatGPT4 引入了一种新的模型结构,称为细粒度拓扑网络结构,可以更好地感知和理解上下文中的信息,并更精准地生成相应的文本内容。这使得 ChatGPT4 在对话场景中更加智能化和人性化,能够更好地理解用户的意图和需求,并更准确地给出回复和建议。

(6)对提示的响应能力:ChatGPT 4 在响应您的提示时将其创造力提升了几个档次。ChatGPT 3 擅长理解上下文,具体取决于您设置提示的方式,但ChatGPT4 可以更好地理解上下文,阅读字里行间,并理解细微差别。ChatGPT 4 更适合响应需要更复杂、更深入理解的提示。

(7)领域专业知识:与其前身相比,ChatGPT 4 在微积分和法律等领域获得了丰富的专业知识,可以比人类更准确、更快速地解决复杂问题。OpenAI工程师测试了两个版本破解APCalculus BC考试的能力,结果如下 -ChatGPT-4的得分与前10%的候选人相同,而ChatGPT-3的得分与后10%的候选人相同

(8)学习语言能力:ChatGPT 4正在迅速成为多语言。它的英语熟练度为85%,而其前身为70.1%,它可以用25种语言回答,包括普通话,波兰语和斯瓦希里语。

(9)更安全的响应:与其前身相比,ChatGPT 4产生更安全的响应。在这种情况下,更安全意味着非歧视、非种族、一致并符合对话的一般道德标准。这就是 ChatGPT 4的设置方式。虽然在ChatGPT 3的情况下,响应随着它从每天消耗的新数据中学习而演变,但 ChatGPT 4从一开始就已经配置了良好的标准。不安全的响应可能会导致各种麻烦,而 ChatGPT 4正在最大限度地减少这些麻烦。根据OpenAI技术报告,ChatGPT 3将产生6.48%的有毒回复,但ChatGPT 4仅产生0.93%的有毒回复。

文章ChatGPT:从诞生到全能的人工智能助手

二、ChatGPT特点

ChatGPT是一种非常强大和多功能的自然语言处理技术,具有广泛的应用前景。它可以大大提升人们和机器之间的交互效率和便利性,推动人工智能技术的不断发展和进步。

1、非常强大的语言生成能力

ChatGPT拥有非常强大的语言生成能力,可以自动生成符合语法规范和逻辑的文本,使得机器生成的文本更加自然流畅。

2、可以适应不同的对话场景

ChatGPT可以根据对话场景的不同而进行相应的调整,比如在智能客服中,它可以根据用户的问题给出相应的答案;在聊天机器人中,它可以模拟人类的对话风格。

3、可以进行多语言处理

ChatGPT支持多种语言的处理,包括英语、中文、日语等。这使得它可以应用于不同国家和地区的市场,并且可以处理不同语言之间的翻译和交流。

4、可以用于文本生成、摘要和翻译

除了对话应用之外,ChatGPT还可以用于文本生成、摘要和翻译等任务。它可以生成符合语法规范和逻辑的文章,可以对长篇文章进行自动摘要,也可以进行跨语言的翻译。

5、对于数据的敏感性

ChatGPT的开发者非常重视对于数据的敏感性,因此对于一些可能引起争议的数据集(如暴力、种族歧视等),OpenAI公司已经禁止了它们的使用,以确保ChatGPT的安全和公正性。

文章ChatGPT:从诞生到全能的人工智能助手

三、技术原理

文章ChatGPT:从诞生到全能的人工智能助手

ChatGPT 模型的训练过程

在整体技术路线上,ChatGPT在效果强大的GPT 3.5大规模语言模型(LLM,Large Language Model)基础上,引入“人工标注数据 强化学习”(RLHF,ReinforcementLearning from Human Feedback)来不断微调(Fine-tune)预训练语言模型,主要目的是让LLM模型学会理解人类的命令指令的含义(比如给我写一段小作文生成类问题、知识回答类问题、头脑风暴类问题等不同类型的命令),以及让LLM学会判断对于用户给定的问题(也称prompt),什么样的答案是优质的(富含信息、内容丰富、对用户有帮助、无害、不包含歧视信息等多种标准)。

具体而言,ChatGPT的训练过程分为三个阶段:

1. 第一阶段:训练监督策略模型

GPT 3.5本身很难理解人类不同类型指令中蕴含的不同意图,也很难判断生成内容是否是高质量的结果。为了让GPT 3.5初步具备理解指令的意图,首先会在数据集中随机抽取问题,由专业的人类标注人员,给出每个问题(prompt)的高质量答案,形成

关键词:ChatGPT, 发展历程, 功能强大, 预训练模型

文章ChatGPT:从诞生到全能的人工智能助手

AI时代,拥有个人微信机器人AI助手!AI时代不落人后!

免费ChatGPT问答,办公写作、生活好得力助手!

搜索微信号AIGC666aigc999或上边扫码,即可拥有个人AI助手!