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最近，由人工智能实验室OpenAI发布的对话式大型言语模型ChatGPT在各大中外媒体平台掀起了一阵疯狂之风。短短4天时间，其用户量到达百万级，注册用户之多导致服务器一度爆满。
继 AI 绘画之后，由 OpenAI 上线的 ChatGPT 成了新的流量收割机，也引发了网友的一系列“花式整活”。ChatGPT的功用是如此强壮，因而连马斯克都以为“我们离强壮到风险的 AI 不远了”。
认识它无妨先用用，咋直接问问ChatGPT↓
哗哗两下就给你列出1 2 3 4 5…..，不过咱先刨开这个内容质量不说，你就光看它这个文字能力，你问它什么，它都能给你对答如流，还说的有模有样的，反正是把我给震慑到了。
又拿美国医学牌照，又参与司法考试，又能写小说、编代码、查资料，你就感觉只需能用文字表达的事儿它全都精干…
你说这玩意儿，它怎样就横空出世了？
之前也有谈天机器人，怎样就感觉它就要推翻世界了？让本钱圈，好家伙 那个兴奋。那它又有什么问题呢？巨子们又如何应对？它到底会让谁赋闲呢？
今日我们就一同把这些碎片的信息都给串起来，一同来聊一聊，关于ChatGPT你需求知道的那些事儿！！
这个谈天机器人儿，我们得追溯到1950年，那时分声称计算机科学之父人工智能之父的艾伦-图灵，他发表了一篇具有划时代含义的论文，他提出了一个很有哲理的叫做仿照游戏，也便是说我们大名鼎鼎的那个图灵测验，便是说当你在不面对面的时分跟人家文字谈天，你能不能精确的判别出来对方是一个人，仍是一个机器人。如果你要是很难分辨出来，那就一定程度上能够说这个机器它是智能的。
你看这图灵测验，是不是又简略、又易懂、又具体而且还挺有意思的，所以呢就招引了许多计算机方面的科学家来向它发起冲击
不过最开端的时分，都是一些十分简略的指令，它便是经过一些言语技巧便是小聪明，来尽量让你感觉到你好像是在跟一个人对话。
就比方说1966年的时分，MIT实验室里就创造出来一个谈天机器人叫Eliza，是世界上第一个真实含义上的谈天机器人。
这开发者就很聪明，他给Eliza的设定是个心理医治师，你看这种医治师，一般不都是少说话，多倾听，所以呢它就能够主动的问人家说 “你有没有什么主意”之类的，人家就哗啦哗啦说一大堆，然后它又问说 “你昨天歇息的怎样样”，人家又说一大堆，它少说就少错，所以就真的让人误以为它在倾听，然后跟你沟通，而其实它背面便是一些十分简略的if...else...的代码。
在自然言语了解技能没有真实获得突破性进展时，Eliza的呈现确实是个奇特的事情。
我们乃至还能找到github：codeanticode/eliza: The classic Eliza psychologist program, implemented as a Processing library. (github.com)
然后到了30年之后的1995年Eliza又出来一个后辈叫ALICE，它就进化的现已很强壮了，尽管跟ChatGPT还无法比，但就很日常的一些对话，它现已都能够应付了。不过本质上，不管是这个Eliza仍是ALICE，它的原理都是根据一个叫做Pattern Matching，便是方式匹配。
用非技能人员的话解说方式匹配：
谈话人的语序，它会在对方的言语中进行关键词扫描，为其间的某些“关键词” 匹配上适宜的“对应词” ， 然后再回来给谈话人。
在数据库中，关键词被依照日常运用中的频率划分为不同的等级。根据方式匹配的机器人会逐一在自己的脚本库里检索，找到对应的答复。如果遇到完全生疏的话，它就做出通用的答复。
听到一个关键词，它就会调取一个现已预设好的预案，就比方说它听见你好，你就问人家说 吃了吗；它听见妈妈，它就说跟我说说你的家庭，相似这种。
其实即使是在现在，一些购物网站，银行什么的机器人儿，它根据的仍是这种Pattern Matching的方式。就比方说你跟它谈天，你一说到退货，它就给你发个退货流程，或许你说个地址，它就给你发一个道路方位，这种匹配方式。它尽管称不上是十分的智能，但确确实实减少了许多那种许多人力机械性的重复答复。但咱就从智能的视点讲你说这种限制规矩的机器人儿，就算你的规矩写的再杂乱，预设再，也不可能穷尽所有的答案，它更不可能去创造新的答案。
所以，你要真的想经过那个图灵测验，想要变成真实的智能，单凭这种方式匹配，是不可能实现的，所以就呈现了言语学习里面的一个新的门户，这个也是人工智能里面十分重要的一部分，便是机器学习。
机器学习
望文生义，它的根本理念便是让机器去学习，便是说我不给你人为规定，一些规矩和答复了，就给你一大堆现成的比如，让你自己去学习，找规则。听着是不是就感觉凶猛多了
根据这个理念就到2001年，就有了一个叫做SmartChild更聪明小孩，这么个机器人就火出圈了。
那为什么火呢？
首要它用了一些机器学习里面当时比较先进的模型来让谈天变得更自然，而且2000年那会儿，不是兴起了一大批谈天软件AOL、Yahoo…那个SmartChild就把这些平台横扫了一遍，就让全世界好几亿人都能够跟它对话，不管你问它什么，你甭管它答得怎样样，它总能跟你聊上几句，能够算是ChatGPT的大前辈了。你说这么好玩的东西，那立马就风靡全球，招引了超越3000万的用户跟它对话谈天，它每天光接纳的信息就要超越10亿条。直到2007年，它被一家巨子公司收购了，便是微软。可是这个SmartChild离经过图灵测验还很远，你跟它聊两句就知道它是个机器人了。
人工神经网络Artificial Neural Networks
到了2010年的时分，机器学习里面的这个范畴就开端闪光了。你看我们人的大脑，其实是靠超越100亿个神经元，经过网状连接来判别和传递信息的。尽管这每个神经元都很简略，可是它们组合起来就能够判别十分杂乱的信息。所以这个人工神经网络其实便是想模拟人脑的这种方式。
输入信息之后，就会经过若干个躲藏神经节点的判别，就跟神经元似的，然后给你输出结果。
其实这个神经网的思想早就有了，可是神经网络需求许多的数据和强壮的算力，而这些在之前是不具备的。到了2010年代，神经网络才开端应用起来。人脸辨认、声响辨认、自动驾驶包括前几年下围棋打败柯洁那个AlphaGo，都是用它练习出来的。
这个神经网络在这些范畴都能够大展宏图，可是到了文字范畴它开展就不太顺。由于这个机器学习它一般都是用一种叫做循环神经网络RNN来处理文字的。它首要的方式便是按次序一个词一个词的看，那问题便是它没办法一起进行许多的学习，而且这语句也不能太长，要不然学到后面前面的又忘了。后来，谷歌提出来了一个新的学习框架Transformer
Transformer
Transformer 是一种用于自然言语处理和其他序列到序列学习使命的深度学习模型，由 Vaswani 等人在 2017 年提出。它是一种根据自注意力机制的神经网络，比较于传统的递归神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），Transformer 能够更好地处理长序列数据。
Transformer 首要由编码器和解码器两部分组成，每个部分包含多个相同的层。编码器将输入序列编码成一组躲藏状况，而解码器将这些躲藏状况作为上下文信息，并生成输出序列。Transformer 中的自注意力机制能够使模型更好地了解序列中不同方位的相关性，从而在处理序列数据时表现出色。
经过练习，它能够让机器一起学习许多的文字。现在许多自然言语处理模型其实都是建立在它的基础架构之上的。
2015年包括马斯克、彼得.蒂尔在内…几个大佬一同注资了十亿美金成立了一家非盈余安排叫OpenAI，也便是ChatGPT的母公司，来进行AI方面的研讨。可是后来由于马斯克由于他自己的特斯拉也需求许多的投入研讨，为了避免特斯拉和OpenAI引起利益冲突后来就跑路了，哥不玩了。
那剩余的大牛们也确实很牛，在谷歌推出Transformer后，他们就立马在这个基础上研讨学习，2018年发表了一篇论文介绍了一个新的言语学习模型 – Chat Generative Pre-trained Transformer，便是GPT，之前的言语学习模型，它根本都是需求人去监督，或许人为给它设定一些标签，可是GPT就根本不怎样需求了，你就把一堆数据放进去，它就哗哗一顿给你整理解了。
从17年Transformer出来今后，根据 Transformer 的预练习言语模型开展如火如荼。Transformer能够提取上下文明动态embedding，也能够做文本生成。
所以OpenAI那些人成功拿着Transformer做出了言语模型，那个时分GPT刚出来，惊为天人，在GPT之前，尽管图画范畴现已有用ImageNet做的预练习模型了，可是NLP范畴是没有像ImageNet那样大的有标签数据集的，因而迟迟没有呈现预练习模型。可是GPT用无标签数据，做出来了预练习模型+微调的范式，所以说是惊为天人。
然后呢BERT就出来了，用更大的数据集更大的模型练习了言语模型。而且还在论文中写的“我们做了两个模型，一个bert base，一个bert large，做bert base的原因。便是要和GPT比较。
这话一出来你能忍吗。所以GPT啪就做了一个GPT-2。用更更大的数据集做出来一个更更大的言语模型。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：BERT 是由 Google 提出的预练习言语模型，经过在大规模无标示数据上进行预练习，能够在各种自然言语处理使命上进行微调，如文本分类、命名实体辨认、问答体系等。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）：GPT 是由 OpenAI 提出的预练习言语模型，经过单向 Transformer 编码器来学习文本序列的表明，然后运用该表明来生成各种使命的文本，如对话体系、文本生成等。
从那之后NLP范畴的预练习模型就有着越做越大的趋势。各家都开端搞大的预练习模型。
这种机器学习，它首要就拼两件事，一个是模型另一个是参数量。模型界说了机器怎样学习，参数量就需求许多的计算，说白了便是要砸钱。OpenAI对自己的模型是十分有决心的，那下一步就需求钱！每进步一点都需求上升一个数量级的数据去支撑，这些都是需求真金白银去支持的。迫于资金压力，OpenAI在2019年从非盈余安排转成了一个叫收益封顶的盈余安排。便是说任何投资人的投资报答都不能超越100倍，超越100倍的部分投资人就拿不到报答了，就都归OpenAI自己了。这时分微软出手了，注资10亿美元。
所以微软就得到了OpenAI的技能和团队，当然这样的话那OpenAI的研讨成果也就别想再公开了
技能方面现已有了十分强的突破了，万事俱备，只差人和钱。这时ChatGPT上台
ChatGPT
这个ChatGPT诞生的整个流程：
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搜集数据并进行有监督练习。
数据标示人员供给有关输入提示散布上所需行为的对话，然后，运用有监督学习在此数据上微调预练习的 GPT-3 模型。我们将其称为GPT3.5。
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搜集比较数据并练习奖赏建模。
搜集一组模型输出之间的比较数据，其间标示人员指出他们更喜爱给定输入的哪个输出。然后，练习一个奖赏模型来猜测人类首选输出。
奖赏建模（RM）。从删去最终一个 unembedding 层的 SFT 模型开端，我们练习一个模型，输入一个提示和答复，输出一个标量奖赏。
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强化学习。
运用PPO在环境中对有监督的微调之后的模型继续进行微调。环境是一个bandit环境，它会呈现一个随机的用户提示，模型要对提示文本进行响应。给定提示和答复，它生成由奖赏模型确认的奖赏并结束该episode。此外，在每个token处添加来自有监督的微调模型的KL赏罚，以减轻奖赏模型的过度优化。价值函数从奖赏初始化。我们将这些模型称为“PPO”。
ChatGPT之所以好用便是由于第三步这个人工反应的强化学习。由于OpenAI后面在练习ChatGPT的时分遇到一个问题，便是它在练习的时分没有一个十分好的反应机制，便是没有人告知它你答成什么样是对的什么样是不对的。为了处理这个问题，OpenAI就在练习的时分加入了一个人工反应的机制，便是你跟我谈天，我告知你你聊的好仍是不好。
加入了这个人工反应的强化学习之后，它不管是练习的功率仍是效果都得到了大大的提高，2022年3月推出了GPT-3.5，之后呢又对对话进行了优化，在2022年11月就推出了ChatGPT，便是我们文章最初看到的那家伙。
ChatGPT的呈现确确实实现已推翻了大多人对谈天机器人的认知，所以在短短的两个月内，ChatGPT的月活跃就突破了一亿人，扩张速度肯定是史上最快，各种数据怎样吹都不为过。
最终再聊聊大家问的最多的一个问题，这个东西开展的这么快，它会不会导致许多人赋闲呢？它会导致谁赋闲呢？
就这种技能革新它永远都是一把双刃剑，它可能会创造出来更多的作业，就赋闲率也不一定降，可是短期内，它肯定会导致一部分人赋闲。那如何尽可能的不让自己赋闲呢？
- 尽量避免一些重复性或许套路性的作业
- cv工程师
- 根本的财务报告、规划、法令主张
