OpenAI又火了！近期許多人的朋友圈里都混進(jìn)了一個(gè)讓人既愛(ài)又怕的狠角色，以至于StackOverflow不得不急忙下架。

近日，OpenAI發(fā)布了聊天AI ChatGPT，短短幾天，其用戶量直沖百萬(wàn)級(jí)，甚至服務(wù)器一度被注冊(cè)用戶擠爆了。

這種被網(wǎng)友驚嘆“超越谷歌搜索”的神器究竟怎么做到的？到底靠譜嗎？?

事件回顧

OpenAI公司日前發(fā)布了ChatGPT，這是另一個(gè)基于旗艦GPT系列的大型語(yǔ)言模型(LLM)，是一個(gè)專門用于對(duì)話交互的模型。用戶可以下載該公司的免費(fèi)演示版本。

與發(fā)布的大多數(shù)大型語(yǔ)言模型(LLM)一樣，ChatGPT的發(fā)布也引發(fā)了一些爭(zhēng)議。在發(fā)布之后的短短幾個(gè)小時(shí)內(nèi)，這個(gè)新的語(yǔ)言模型就在Twitter上引起了轟動(dòng)，用戶紛紛上傳ChatGPT令人印象深刻的成就或者遭遇災(zāi)難性失敗的截圖。

然而，從大型語(yǔ)言模型的廣泛角度來(lái)看，ChatGPT反映了該領(lǐng)域短暫而豐富的歷史，代表了在短短幾年內(nèi)取得了多大的進(jìn)展，以及還有哪些基本問(wèn)題有待解決。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的夢(mèng)想

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)仍然是人工智能社區(qū)追求的目標(biāo)之一，而互聯(lián)網(wǎng)上有大量寶貴的知識(shí)和信息。但直到最近，其中大部分的信息都無(wú)法用于機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序都是被監(jiān)督的，這意味著人類必須采集大量數(shù)據(jù)樣本并對(duì)每個(gè)樣本進(jìn)行注釋，以訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

隨著Transformer架構(gòu)（大型語(yǔ)言模型的關(guān)鍵組件）的出現(xiàn)，這種情況發(fā)生了變化。可以使用大量的無(wú)標(biāo)記文本語(yǔ)料庫(kù)來(lái)訓(xùn)練Transformer模型。它們隨機(jī)屏蔽文本的部分，并試圖預(yù)測(cè)缺失的部分。通過(guò)反復(fù)執(zhí)行這一操作，Transformer調(diào)整其參數(shù)，以表示大序列中不同單詞之間的關(guān)系。

這已被證明是一種非常有效和可擴(kuò)展的策略。不需要人工標(biāo)記，就可以收集非常大的訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)，從而允許創(chuàng)建和訓(xùn)練越來(lái)越大的Transformer模型。研究和實(shí)驗(yàn)表明，隨著Transformer模型和大型語(yǔ)言模型（LLM）的規(guī)模增大，它們可以生成更長(zhǎng)的連貫文本序列。大型語(yǔ)言模型（LLM）還展示了大規(guī)模的應(yīng)急能力。

回歸監(jiān)督學(xué)習(xí)?

大型語(yǔ)言模型（LLM）通常只有文本，這意味著它們?nèi)狈υ噲D模仿的人類豐富的多感官體驗(yàn)。盡管GPT-3等大型語(yǔ)言模型（LLM）取得了令人印象深刻的成果，但它們存在一些基本缺陷，使得它們?cè)谛枰ＷR(shí)、邏輯、規(guī)劃、推理和其他知識(shí)的任務(wù)中無(wú)法預(yù)測(cè)，而這些知識(shí)通常在文本中被省略。大型語(yǔ)言模型（LLM）以產(chǎn)生幻覺(jué)反應(yīng)、生成連貫但事實(shí)上虛假的文本以及經(jīng)常誤解用戶提示的明顯意圖而聞名。

通過(guò)加大模型及其訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)的規(guī)模，科學(xué)家們已經(jīng)能夠減少大型語(yǔ)言模型中明顯錯(cuò)誤的頻率。但根本的問(wèn)題并沒(méi)有消失，即使是最大的大型語(yǔ)言模型（LLM）也會(huì)在很小的推動(dòng)下犯愚蠢的錯(cuò)誤。

如果大型語(yǔ)言模型（LLM）只在科學(xué)研究實(shí)驗(yàn)室中用于跟蹤基準(zhǔn)測(cè)試的表現(xiàn)，這可能不會(huì)是一個(gè)大問(wèn)題。然而，隨著人們對(duì)在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中使用大型語(yǔ)言模型（LLM）越來(lái)越感興趣，解決這些問(wèn)題和其他問(wèn)題變得更加重要。工程師必須確保他們的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在不同的條件下保持健壯，并滿足用戶的需求和要求。

為了解決這一問(wèn)題，OpenAI使用了來(lái)自人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)技術(shù)，該技術(shù)此前開發(fā)用于優(yōu)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型。人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)不是讓強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型隨機(jī)探索其環(huán)境和行為，而是使用來(lái)自人類主管的偶爾反饋來(lái)引導(dǎo)代理朝正確的方向前進(jìn)。人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)的好處是，它能夠以極小的人為反饋改善強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理的訓(xùn)練。

OpenAI后來(lái)將人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)應(yīng)用于InstructGPT，這是一個(gè)大型語(yǔ)言模型(LLM)系列，旨在更好地理解和響應(yīng)用戶提示中的指令。InstructGPT是一個(gè)GPT-3模型，它根據(jù)人類反饋進(jìn)行了微調(diào)。

這顯然是一種權(quán)衡。人工注釋可能成為可擴(kuò)展訓(xùn)練過(guò)程中的瓶頸。但通過(guò)在無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和有監(jiān)督學(xué)習(xí)之間找到正確的平衡，OpenAI能夠獲得重要的好處，包括更好地響應(yīng)指令、減少有害輸出和資源優(yōu)化。根據(jù)OpenAI的研究結(jié)果，13億個(gè)參數(shù)的InstructionGPT在指令跟隨方面通常優(yōu)于1750億個(gè)參數(shù)GPT-3模型。

ChatGPT的訓(xùn)練過(guò)程

ChatGPT建立在從InstructGPT模型中獲得的經(jīng)驗(yàn)之上。人工注釋器創(chuàng)建一組示例對(duì)話，其中包括用戶提示和模型響應(yīng)。這些數(shù)據(jù)用于微調(diào)構(gòu)建ChatGPT所基于的GPT-3.5模型。在下一步中，將為經(jīng)過(guò)微調(diào)的模型提供新的提示，并為其提供若干響應(yīng)。標(biāo)注人員對(duì)這些反應(yīng)進(jìn)行排名。然后，從這些交互中生成的數(shù)據(jù)被用于訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型，這有助于在強(qiáng)化學(xué)習(xí)管道中進(jìn)一步微調(diào)大型語(yǔ)言模型(LLM)。

OpenAI尚未披露強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程的全部細(xì)節(jié)，但人們很想知道這個(gè)過(guò)程的“不可擴(kuò)展的成本”，也就是需要多少人力。

?能在多大程度上信任ChatGPT?

ChatGPT的結(jié)果令人印象深刻。該模型已經(jīng)完成了各種各樣的任務(wù)，包括提供代碼反饋、寫詩(shī)、用不同的音調(diào)解釋技術(shù)概念、為生成人工智能模型生成提示。

然而，該模型也容易出現(xiàn)類似大型語(yǔ)言模型（LLM）所犯的那種錯(cuò)誤，例如引用不存在的論文和書籍，誤解直觀的物理學(xué)，以及在組合性方面失敗。

人們對(duì)這些失敗并不感到驚訝。ChatGPT并沒(méi)有發(fā)揮什么神奇的作用，它應(yīng)該遇到與它的前一代同樣的問(wèn)題。然而，在現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用中，可以在哪里以及在多大程度上信任它?顯然，這里有一些有價(jià)值的內(nèi)容，正如人們?cè)贑odex和GitHubCopilot中所看到的，大型語(yǔ)言模型（LLM）可以被非常有效地使用。

在這里，決定ChatGPT是否有用的是與它一起實(shí)現(xiàn)的工具和保護(hù)的種類。例如，ChatGPT可能成為為企業(yè)創(chuàng)建聊天機(jī)器人的一個(gè)非常好的平臺(tái)，例如編碼和圖形設(shè)計(jì)的數(shù)字伴侶。首先，如果它遵循InstructGPT的示例，那么應(yīng)該能夠以更少的參數(shù)獲得復(fù)雜模型的性能，這將使它具有成本效益。

此外，如果OpenAI提供了工具，使企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)自己的人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)的微調(diào)，那么它可以進(jìn)一步針對(duì)特定應(yīng)用程序進(jìn)行優(yōu)化，在大多數(shù)情況下，這比聊天機(jī)器人更有用，聊天機(jī)器人可以隨意談?wù)撊魏问虑椤?/p>

最后，如果為應(yīng)用程序開發(fā)人員提供了將ChatGPT與應(yīng)用程序場(chǎng)景集成，并將其輸入和輸出映射到特定應(yīng)用程序事件和操作的工具，他們將能夠設(shè)置正確的護(hù)欄，以防止模型采取不穩(wěn)定的操作。

基本上，OpenAI創(chuàng)造了一個(gè)強(qiáng)大的人工智能工具，但具有明顯的缺陷。它現(xiàn)在需要?jiǎng)?chuàng)建正確的開發(fā)工具生態(tài)系統(tǒng)，以確保產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)能夠利用ChatGPT的力量。GPT-3為許多不可預(yù)測(cè)的應(yīng)用開辟了道路，因此了解ChatGPT的庫(kù)存會(huì)很有趣。

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