chatgpt 背后的人工和智能

最近 chatgpt 在国内外掀起了一个浪潮，人工智能语言模型一夜间火遍这个星球，经过一番尝试，发现相比于 GPT-3 确实在交互的环节上，chatgpt 更像人类了，而且有时还有点小惊喜。

利用假期读了一下这个模型背后的基础工作论文 InstructGPT 相关的工作，这个 GPT-3.5 的聊天机器人为什么有提升呢，个人决定还是人类发挥了关键作用。

InstructGPT 是一个基于 GPT（Generative Pretrained Transformer）模型的开源对话系统，专门用于指令类的对话任务。它的基础原理是使用了自然语言处理（NLP）技术和预训练深度学习模型来生成指令类的对话。

InstructGPT 模型是通过在大量的文本数据上进行预训练，从而学习到了文本生成和语言理解等多种技能。在对话系统中，它通过对用户输入的文本进行分析，生成一个合适的回复。

InstructGPT 可以进一步通过任务特定的数据和标签，进行微调和训练，从而提高其在任务特定领域的表现。论文中提到，OPENAI 有个 40 人的团队专门做数据问题的回答微调，而且通过增强学习的办法，将人类的智慧还是融入到了这个语言模型中，让这个模型看起来更像是人的回答。通过在某个领域的特殊微调，能够用比较少的数据达到一个比较好的训练效果。通过预训练和微调来提高其在任务特定领域的语言理解和生成能力。

ChatGPT 是一个训练有素的语言模型，它的性能在语言生成、回答问题、对话等方面有很高的水平。但是，也存在一些潜在的不足：

缺乏专业知识： ChatGPT 虽然已经被训练了大量的文本数据，但是仍然缺乏某些领域的专业知识，因此在回答专业性强的问题时可能存在偏差。

错误识别：有时候 ChatGPT 会识别错误的信息，导致生成不正确的答案。

缺乏情感和人类特征：由于 ChatGPT 是一个机器学习模型，因此不具有人类的情感和思维模式。

过度生成：在生成文本方面，ChatGPT 有时候可能过度生成不必要的信息，导致生成的内容不够简洁。

缺乏语法和语言技巧：由于 ChatGPT 是基于语言模型的，它并不具有语法和语言技巧的知识，导致生成的语言表述不够标准。

这些潜在的不足使得 ChatGPT 需要进一步提高和完善，以提高它的准确性和可靠性。

在当前的技术前提下，可能会迸发出很多新的应用，但是在实际的部署上以及在安全性上，还是有潜在的风险。

因此未来还要持续关注这个领域的发展。

说明：本文是作者带着 Chatgpt 共同完成，题图也是由文心 一格 AI 生成的。一个时代的门可能真的要打开了，我们站在门口..