ChatGPT技术原理介绍，核心竞争力与技术局限

1、技术介绍：

ChatGPT 是基于 GPT-3 模型构建的。GPT 是 Generative Pretrained Transformer（生成预训练变换器）的缩写，它是openAI推出的一种用于处理自然语言文本大型神经网络模型，GPT-3 是它的最新版本。

GPT-3 模型包含大量的语言数据，能够理解语言的语法和语义。当用户输入问题时，ChatGPT 会将问题转换为计算机能够理解的数据，并使用 GPT-3 模型进行处理。GPT-3 模型会根据语言数据，生成一个回答候选集，并从中选择一个最佳回答。

最终，ChatGPT 会将生成的回答以自然语言的形式返回给用户。

如此复杂的模型是怎么训练的呢？

简单来说是 RLHF（从人类反馈中强化学习），分三步：

✓收集提示信息（prompt）和人工形成的任务示例（demonstration），并用监督学习方法训练模型。

✓将初始模型用在新的对比数据上，生成多个输出，人工对这些输出进行排序，排序结果用于训练奖励模型。

✓使用PPO（Proximal Policy Optimization）强化学习算法训练奖励模型

2、核心竞争力

ChatGPT受到关注的重要原因是引入新技术RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback，即基于人类反馈的强化学习)。RLHF 解决了生成模型的一个核心问题，即如何让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。ChatGPT是AIGC（AI- Generated Content，人工智能生成内容）技术进展的成果。该模型能够促进利用人工智能进行内容创作、提升内容生产效率与丰富度。

3、技术局限

ChatGPT 的使用上还有局限性，模型仍有优化空间。ChatGPT模型的能力上限是由奖励模型决定，该模型需要巨量的语料来拟合真实世界，对标注员的工作量以及综合素质要求较高。ChatGPT可能会出现创造不存在的知识，或者主观猜测提问者的意图等问题，模型的优化将是一个持续的过程。若AI技术迭代不及预期，NLP模型优化受限，则相关产业发展进度会受到影响。