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本文旨在為產(chǎn)品經(jīng)理們解釋ChatGPT背后的原理及其應(yīng)用，幫助理解其對(duì)現(xiàn)代對(duì)話系統(tǒng)發(fā)展的影響。通過(guò)簡(jiǎn)化技術(shù)性語(yǔ)言，我們將深入探討ChatGPT如何利用預(yù)訓(xùn)練模型、生成式任務(wù)和轉(zhuǎn)換器架構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)高效互動(dòng)。

本文為產(chǎn)品經(jīng)理提供一些更易懂的chatGPT含義解釋

ChatGPT：Generative Pre-Training Transformer

01 G：Generative 生成式

生成式，在這里指的是生成模型。

1. 在人工智能領(lǐng)域，與生成模型并列存在的還有

• 判別模型（如邏輯回歸、支持向量機(jī)、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）這類模型用于數(shù)據(jù)的類別判斷，例如分類問題
• 聚類模型（如kmeans，層次聚類，DBSCAN）用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自然分組
• 降維模型（如PCA，LDA）用戶減少數(shù)據(jù)維度，保留重要信息

除此之外，還有關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)、回歸、集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等模型，這些模型和生成模型一樣，都是人工智能領(lǐng)域的重要組成部分，它們?cè)诓煌娜蝿?wù)和應(yīng)用中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

2. 生成式模型的分類

生成式模型是一類能夠生成新數(shù)據(jù)的模型，這些數(shù)據(jù)在某種程度上與訓(xùn)練模型相似，但是是獨(dú)一無(wú)二的，它是一個(gè)廣泛的類別，其中有幾個(gè)小分支：包括使用對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像生成模型（如DALLE），使用擴(kuò)散模型的圖像生成模型（如Stable Diffusion和MidJourney），以及使用轉(zhuǎn)換器架構(gòu)的文本生成模型（如ChatGPT）。

生成式模型努力解決的問題，就是給定一些字，預(yù)測(cè)如果是人類會(huì)寫什么字。

3. BERT時(shí)代的生成式

想象你是一位老師教一個(gè)學(xué)生學(xué)習(xí)語(yǔ)言。在早期BERT的訓(xùn)練過(guò)程中，可以把它想象成一種特殊的教學(xué)方法：

• 遮住單詞：你給學(xué)生一本書，但是書中有些單詞被你用紙片遮住了。這些遮住的單詞就像是BERT中的[MASK]標(biāo)記。
• 猜單詞游戲：你讓學(xué)生猜這些被遮住的單詞是什么。學(xué)生需要根據(jù)句子中其他可見的單詞來(lái)做出猜測(cè)
• 反饋循環(huán)：如果學(xué)生猜對(duì)了，你就給予表?yè)P(yáng)，這就像是模型在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確時(shí)得到正面的反饋。如果猜錯(cuò)了，你就糾正他，并解釋為什么錯(cuò)了，這就像是模型在預(yù)測(cè)錯(cuò)誤時(shí)進(jìn)行調(diào)整。
• 重復(fù)練習(xí)：你和學(xué)生一遍又一遍地玩這個(gè)猜單詞游戲，每次都用新的句子，學(xué)生逐漸學(xué)會(huì)了如何根據(jù)上下文來(lái)猜測(cè)單詞。
• 不斷進(jìn)步：經(jīng)過(guò)大量的練習(xí)（可能是上百萬(wàn)次），學(xué)生變得越來(lái)越擅長(zhǎng)這個(gè)游戲，猜對(duì)單詞的次數(shù)也越來(lái)越多。

4. chatGPT時(shí)代的生成式

現(xiàn)在，讓我們來(lái)談?wù)凜hatGPT。它就像是BERT的升級(jí)版，不僅能夠玩猜單詞的游戲，還能夠理解句子的意思（上下文）和意圖（意思）：

• 理解上下文：就像你不僅教學(xué)生單詞，還教他們?nèi)绾卫斫庹麄€(gè)句子的意思，ChatGPT也能夠理解對(duì)話的上下文。
• 理解意圖：你還會(huì)教學(xué)生如何理解別人說(shuō)話的意圖，比如別人是在提問、講故事還是開玩笑。ChatGPT也能夠理解用戶的意圖，并據(jù)此生成合適的回應(yīng)。
• 創(chuàng)造性回應(yīng)：最后，ChatGPT不僅僅是猜測(cè)遮住的單詞，它還能夠創(chuàng)造全新的句子和故事，就像學(xué)生不僅能夠猜出你遮住的單詞，還能夠自己寫一篇作文一樣。

BERT像是在學(xué)習(xí)如何理解語(yǔ)言和猜測(cè)單詞，而ChatGPT則像是在學(xué)習(xí)如何使用語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行交流和創(chuàng)造。

02 P：Pre-Training 預(yù)訓(xùn)練

以前很多的人工智能模型都是為了一個(gè)目標(biāo)訓(xùn)練的，這些模型就像針對(duì)一項(xiàng)特定任務(wù)訓(xùn)練的專家。比如：

• 圖像識(shí)別：你給模型看很多貓的圖片，它就學(xué)會(huì)識(shí)別圖片中是否有貓。
• 語(yǔ)音識(shí)別：模型通過(guò)分析大量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，學(xué)會(huì)將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換成文字。
• 棋類游戲：比如訓(xùn)練一個(gè)模型來(lái)玩圍棋，它會(huì)學(xué)習(xí)特定的策略和走法。

這些模型通常只擅長(zhǎng)它們被訓(xùn)練做的任務(wù)，如果任務(wù)稍微變化，它們可能就無(wú)法勝任了。

1. 預(yù)訓(xùn)練模型（Pre-Training Models）

Pre-Training 模型不是為了特定的目標(biāo)訓(xùn)練，而是預(yù)先訓(xùn)練一個(gè)通用的模型。如果我有特定的需求，我可以在這個(gè)基礎(chǔ)上進(jìn)行第二次訓(xùn)練，基于原來(lái)已經(jīng)預(yù)訓(xùn)練的模型，進(jìn)行微調(diào)（Fine- Tuning）。

這些預(yù)訓(xùn)練模型則更像是多面手，它們不是為某個(gè)特定任務(wù)訓(xùn)練的，而是通過(guò)大量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)語(yǔ)言、圖像或其他類型的通用特征。比如：

• BERT：通過(guò)分析大量的文本數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)語(yǔ)言的通用模式和關(guān)系，而不是專門學(xué)習(xí)如何回答問題或翻譯語(yǔ)言。
• GPT（包括ChatGPT）：也是通過(guò)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)如何生成連貫、有意義的文本。

2. 預(yù)訓(xùn)練的好處

• 數(shù)據(jù)效率：對(duì)于特定任務(wù)，我們可能沒有足夠的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練一個(gè)專用模型。預(yù)訓(xùn)練模型可以用更少的特定數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)。
• 遷移學(xué)習(xí)：預(yù)訓(xùn)練模型可以將其在大量數(shù)據(jù)上學(xué)到的知識(shí)遷移到新任務(wù)上，這通常能提高模型的性能。
• 計(jì)算效率：從頭開始訓(xùn)練一個(gè)大型模型可能需要大量的計(jì)算資源。使用預(yù)訓(xùn)練模型可以節(jié)省這些資源，因?yàn)槲覀冎恍枰獙?duì)模型進(jìn)行微調(diào)，而不是從頭開始訓(xùn)練。

3. 微調(diào)（Fine-Tuning）

一旦我們有一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型，就可以根據(jù)特定的需求對(duì)它進(jìn)行微調(diào)。這個(gè)過(guò)程就像是：

• 基礎(chǔ)訓(xùn)練：首先，模型在大量數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)通用的知識(shí)。
• 專業(yè)訓(xùn)練：然后，我們根據(jù)特定的任務(wù)（比如識(shí)別貓的圖片），用相對(duì)較少的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)。這個(gè)過(guò)程就像是讓一個(gè)已經(jīng)受過(guò)通用教育的人去接受專業(yè)培訓(xùn)，使其成為某個(gè)領(lǐng)域的專家。

ChatGPT 的預(yù)訓(xùn)練就是給了我們所有人一個(gè)預(yù)先訓(xùn)練好的模型。這個(gè)模型里面語(yǔ)言是強(qiáng)項(xiàng)，它提供的內(nèi)容無(wú)論多么的胡說(shuō)八道，至少我們必須承認(rèn)它的行文通暢程度無(wú)可挑剔。而回答的內(nèi)容部分，正是我們需要 fine tuning 的。

03 T：Transformer 轉(zhuǎn)換器

Transformer 是自然語(yǔ)言處理中的一種架構(gòu)，由于能夠有效處理序列數(shù)據(jù)成為NLP領(lǐng)域的里程碑。該架構(gòu)在機(jī)器翻譯、文本摘要、問答系統(tǒng)、文本生成等任務(wù)中都取得了顯著的成果。

GPT系列模型就是基于轉(zhuǎn)換器架構(gòu)的，它們通過(guò)預(yù)訓(xùn)練大量的文本數(shù)據(jù)，學(xué)會(huì)了語(yǔ)言的復(fù)雜模式，并能夠生成連貫、相關(guān)的文本。在這中間的過(guò)程為：

語(yǔ)言轉(zhuǎn)換器把語(yǔ)言序列作為輸入，然后用一個(gè)叫做 encoder 的東西變成數(shù)字（比如 GPT 就用 1536 個(gè)浮點(diǎn)數(shù)，也叫 1536 維向量，表示任何的單詞，或者句子，段落，篇章等；

然后經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)化，變成一串新的序列；

最后再用 decoder 把它輸出。

轉(zhuǎn)換器，是這個(gè)自然語(yǔ)言處理的核心。

1. 類比變電器:

• 輸入：家用電源通常需要220伏的交流電。
• 轉(zhuǎn)換：變電器（變壓器）將高壓電線中的高電壓（例如10000伏）轉(zhuǎn)換為適合家庭使用的低電壓（例如220伏）。
• 輸出：安全的家庭用電，可以供電視、冰箱等電器使用。

2. 舉例說(shuō)明

比如輸入一句話“我今天吃了蘋果，很高興”

編碼器（Encoder）：這部分模型將輸入的句子轉(zhuǎn)換成一系列數(shù)字向量。每個(gè)單詞都被轉(zhuǎn)換成一個(gè)高維空間中的點(diǎn)（比如1024維，其中一個(gè)或多個(gè)維度的組合表達(dá)了蘋果「圓」的含義，另外一堆表達(dá)了「蘋果的紅和甜」的含義，還有一大堆共同表達(dá)了「你吃到好吃的食物，你的情緒很好」等等屬性組合，至于具體哪些表達(dá)了這些，不得而知），這個(gè)點(diǎn)包含了單詞的語(yǔ)義信息。這個(gè)過(guò)程就像是將電壓降低，使其適合處理。

轉(zhuǎn)換：Transformer模型通過(guò)自注意力機(jī)制處理這些向量，讓模型能夠理解單詞之間的關(guān)系和整個(gè)句子的含義。這就像是變電器內(nèi)部的磁場(chǎng)轉(zhuǎn)換，確保電流在不同部件之間有效流動(dòng)。

解碼器（Decoder）：在需要生成文本的任務(wù)中，解碼器會(huì)使用編碼器提供的數(shù)字向量來(lái)生成響應(yīng)或翻譯。例如，如果任務(wù)是將句子翻譯成英文，解碼器可能會(huì)輸出“I ate an apple today and I was very happy.”

最終的文本輸出，可以是翻譯、回答或其他任何基于輸入文本的生成內(nèi)容。

04 GPT：生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)化器

一個(gè)預(yù)先訓(xùn)練好的，用生成的方式，把輸入文字轉(zhuǎn)化成輸出文字的翻譯，除了這個(gè)以外的各種能力和各種定義，大多數(shù)是這個(gè)翻譯官的應(yīng)用場(chǎng)景而不是它本身。

chatGPT

我們可以結(jié)合 OpenAI 的模型命名了解其功能和特性，同時(shí)理解OpenAI在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展歷程，以及各個(gè)模型之間的聯(lián)系和區(qū)別。歷史版本包括：

1. GPT-1

• OpenAI 的首個(gè)生成模型
• 用于文本生成任務(wù)

2. GPT-2（開源）

• 繼GPT-1之后的進(jìn)一步發(fā)展
• 特點(diǎn)是能夠生成連貫的文本
• 模型參數(shù)較少，但在當(dāng)時(shí)表現(xiàn)出色
• 已開源，允許研究者和開發(fā)者使用和修改

3. GPT-3（生成式）

可以給 prompt（提示詞），它負(fù)責(zé)補(bǔ)全（completion）。但是用于聊天不是很好用，因?yàn)楸緛?lái)就不是為聊天這個(gè)場(chǎng)景準(zhǔn)備的。

• 顯著擴(kuò)大了模型規(guī)模，擁有175B（億億）參數(shù)。
• 能夠理解和生成自然語(yǔ)言文本。
• 雖然功能強(qiáng)大，但并非專為聊天場(chǎng)景設(shè)計(jì)。

4. InstructGPT（聽懂指令）

• 在GPT-3的基礎(chǔ)上發(fā)展
• 專注于理解和執(zhí)行用戶的指令
• 改進(jìn)了模型對(duì)指令的響應(yīng)能力

5. ChatGPT（對(duì)話專用）

• 基于InstructGPT進(jìn)一步優(yōu)化
• 專為對(duì)話場(chǎng)景設(shè)計(jì)，包括多輪對(duì)話
• 加強(qiáng)了安全和邊界設(shè)定，以適應(yīng)聊天環(huán)境
• 可以認(rèn)為是GPT-3的微調(diào)（Fine-Tuning）版本