解析数据科学，探索 ChatGPT 背后的奥秘

在当今这个由数据驱动和 AI 蓬勃发展的时代，数据科学作为一门融合多种学科的综合性领域，对于推动各行各业实现数字化转型升级起着至关重要的作用。近年来，大语言模型技术发展态势强劲，为数据科学的进步做出了巨大贡献。其中，ChatGPT 作为大型预训练语言模型的代表之一，具备惊人的生成能力，可生成流畅且富有逻辑的文本，其在智能对话、自动写作、语言理解等众多领域已取得突破性应用。

作为数据科学的核心对象和 AI 发展的基石，数据为大型预训练语言模型提供了训练和优化的依据，通过对大量文本数据的学习，ChatGPT 等模型能够更好地理解和生成自然语言。因此，如何做好数据治理，发挥数据要素价值，成为企业竞争优势的关键。

百分点科技与清华大学出版社联袂打造的《数据科学技术：文本分析和知识图谱》一书，提供了一个全面而深入的视角，让我们能够更好地理解和把握数据科学。书中第十章介绍了以 ChatGPT 为代表的大语言模型（LLM），详尽阐述了其发展历程、现实原理及应用等。以下内容节选自原文：

ChatGPT 是由 OpenAI 基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）开发出来的大模型。其目标是实现与人类类似的自然对话交互，使机器能够理解用户输入并生成连贯、有意义的回复。随着人工智能技术的快速发展，对话系统成为研究和应用的热门领域之一。人们渴望建立能够与人类进行自然、流畅对话的机器智能。传统的对话系统通常使用规则和模板来生成回复，但在处理更复杂的对话场景时存在局限性。因此，基于深度学习和自然语言处理的对话生成技术逐渐崭露头角。

ChatGPT 延续了 GPT 模型的优势，旨在进一步提升对话系统的自然性和流畅性。它的目标是理解上下文、生成连贯的回复，并在对话交互中创造更真实、有趣的体验。ChatGPT 的研发旨在满足实际应用中对于对话系统的需求，例如虚拟客服、智能助手等。

ChatGPT 的背后支撑着大规模的数据集和强大的计算资源。通过使用海量的对话数据进行预训练，ChatGPT 能够学习常见的对话模式和语言表达方式。同时，ChatGPT 的开发者借助云计算和分布式技术，建立了庞大的计算集群来训练和优化模型。这种大规模计算能力对于提升 ChatGPT 的生成质量和实时性发挥重要作用。

ChatGPT 的预训练和微调

GPT 大模型通过预训练已经学习了许多技能，在使用中要有一种方法告诉它调用哪种技能。之前的方法就是提示模版（Prompt），在 GPT-3 的论文里，采用的是直接的提示模版和间接的 Few-Shot 示例。但是这两种方法都有问题，提示模版比较麻烦，不同的人表达相似的要求是有差异的，如果大模型要依赖各种提示模版的魔法咒语，那就和炼丹一样难以把握。

ChatGPT 选择了不同的道路，以用户为中心，用他们最自然的方式来表达需求，但是模型如何识别用户的需求呢？其实并不复杂，标注样本数据，让模型来学习用户的需求表达方式，从而理解任务。另外，即使模型理解了人类的需求任务，但是生成的答案可能是错误、有偏见的，因此还需要教会模型生成合适的答案，这就是人类反馈学习，具体而言，这种反馈学习方法包括如下三步：

• 模型微调 Supervised Fine-tuning（SFT）：根据采集的 SFT 数据集对 GPT-3 进行有监督的微调（Supervised FineTune，SFT）；这里本质上是 Instruction-tuning。

• 训练奖励模型 Reward Modeling（RM）：收集人工标注的对比数据，训练奖励模型（Reword Model，RM）；

• 强化学习 Reinforcement Learning（RL）：使用 RM 作为强化学习的优化目标，利用 PPO 算法微调 SFT 模型。

接下来的内容中，对这三个步骤进行具体阐述。

1. 模型微调 SFT

在 ChatGPT 中，SFT 通过对模型进行有监督的微调，使其能够更好地适应特定任务或指导。在模型微调的过程中，需要准备一个有监督的微调数据集。这个数据集由人工创建，包含了输入对话或文本以及期望的输出或回复。这些期望的输出可以是由人工提供的正确答案，或者是由人工生成的合适的回复。

接下来，根据这个有监督的微调数据集，我们对 GPT 模型进行微调。微调的过程可以通过反向传播和梯度下降算法实现，它们使得模型能够通过调整参数来更好地拟合数据集。在微调过程中，模型会根据输入对话或文本产生预测的输出或回复，并与期望的输出进行比较，计算损失函数。然后，通过最小化损失函数，模型会逐步调整参数，以使预测结果更接近期望输出。

微调之后，ChatGPT 模型将能够更好地执行特定的任务，因为它在有监督的过程中学习到了任务的知识和要求。而这个有监督的微调过程本质上也是 Instruction-tuning 的一种形式，因为它可以根据人工提供的指导或期望输出来调整模型，具体步骤如图 10-7 所示。

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2. 训练奖励模型 RM

在 ChatGPT 中，通过收集人工标注的对比数据来训练一个奖励模型，用于指导 GPT 模型的优化过程，如图 10-8 所示。

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为了训练奖励模型，我们需要准备一组对比数据。对比数据由人工创建，包含了多个对话或文本的对比实例，每个对比实例包含两个或多个不同的模型回复。人工对这些回复进行标注，给出每个回复的质量或好坏的评分。

接下来，我们使用对比数据训练奖励模型。奖励模型可以是一个分类模型，也可以是一个回归模型，它的输入是对话或文本的特征表示，输出是一个评分或奖励。奖励模型的目标是根据输入的对话或文本来预测模型回复的质量。

使用训练好的奖励模型，我们可以对 GPT 模型的回复进行评分，得到一个奖励值。这个奖励值可以用作强化学习的优化目标，以指导 GPT 模型在后续的对话中生成更优质的回复。

3. 强化学习 RL

在 ChatGPT 中，强化学习是一种反馈学习方法，利用奖励模型作为强化学习的优化目标，通过使用 PPO 算法来微调 SFT 模型。

强化学习通过与环境的交互来学习一种策略，使得模型能够在给定环境下采取最优的行动。在 ChatGPT 中，环境可以看作是对话系统的对话环境，模型需要根据输入的对话来生成回复，并受到奖励模型提供的奖励信号的指导。

在强化学习中，我们使用 PPO 算法（Proximal Policy Optimization）来微调 SFT 模型。PPO 算法是一种在强化学习中常用的策略优化算法，旨在寻找最优的行动策略，如图 10-9 所示。

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首先，我们使用 SFT 模型生成对话回复。然后，使用奖励模型对这些回复进行评分，得到一个奖励值。这个奖励值可以指示模型回复的质量和适应度。

接下来，利用 PPO 算法来微调 SFT 模型。PPO 算法采用基于策略梯度的优化方法，通过最大化期望回报或奖励来更新模型的参数。具体来说，PPO 算法使用短期的策略梯度优化模型的策略，以获得更好的回报。通过不断迭代这个过程，模型的策略会逐渐改进，生成更优质的对话回复。

在强化学习中，模型会通过与环境（对话环境）的交互来学习，根据奖励模型提供的奖励信号和 PPO 算法中的策略梯度更新方法不断调整模型的参数。模型的目标是找到一种策略，使得在给定对话环境下，生成的回复能够获得最大化的奖励或回报。

通过以上三个步骤：模型微调（SFT）、训练奖励模型（RM）、强化学习（RL），ChatGPT 可以通过反馈学习方法不断优化和提升，使其在生成对话回复时更准确、合理和人性化。这种反馈学习方法的应用，可以使 ChatGPT 具备更强的适应性和可控性，让其适应不同的任务和场景，并根据用户的反馈不断改进和提升自身的表现。

ChatGPT 是数据科学领域具有革命性和划时代意义的里程碑技术，展望未来，其为大数据和人工智能等技术的新突破、新发展带来无限机遇与挑战。

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书籍背景：本书由百分点科技与清华大学出版社联合出版。百分点科技成立于 2009 年，是领先的数据科学基础平台及数据智能应用提供商，总部位于北京，在上海、沈阳、深圳、广州、武汉、济南、香港等地设有十八家分子公司，业务覆盖全球多个国家和地区。百分点科技以“用数据科学构建更智能的世界”为使命，为政府和企业提供端到端的场景化解决方案，在数字城市、应急、公安、统计、生态环境、零售快消、媒体报业等多个领域，助力客户智能化转型。百分点科技是国家高新技术企业、北京市企业科技研发机构、全国信标委大数据标准工作组 &人工智能分委会成员单位。