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ChatGPT—Generative Pre-trained Transformer(生成预训练变换器),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。
ChatGPT基于GPT-3.5模型构建、使用Transformer架构,通过连接大量的语料库来训练模型,在GPT大模型能力的加持下,ChatGPT对于文本、任务的理解能力有了新的飞跃,能根据聊天的上下文进行互动,做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。 在聊天场景以外,ChatGPT还能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。
ChatGPT使用 的GPT-3.5模型包含大量的语言数据,当用户输入问题时,GPT-3.5模型会根据语言 数据生成回答候选集,并从中选择最佳回答,ChatGPT再将生成的回答以自然语言的形式输。
ChatGPT在基础语言模型的基础上,通过RLHF(从人类反馈中强化学习)训练,使用户的反馈可 以即时反馈到模型上,形成自我学习能力,根据新数据不断迭代更新。
模型训练过程主要分三步:
1)收集提示信息和人工形成的任务示例,通过监督学习训练模型。
2) 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。
3)使用PPO(Proximal Policy Optimization)深度强化学习算法训练奖励模型。
ChatGPT 的回答包括不限于以下几个方面:
1)直接回答问题;
2)做文字的摘要;
3)写代码和查代码错误;
4)语言翻译;
5)撰写演讲稿和故事等。
比如,一个经典的使 用案例就是用户可以在和 ChatGPT 模型的对话框中,复制一段程序代码并向 ChatGPT 提问如何修改以下这段代码以确保这段代码可以正常工作,然后 ChatGPT 会进行回应, 将指出代码的出现的问题所在。
ChatGPT 的能力目前几乎可以涵盖各个自然语言交互领域,例如聊天机器人、对话系统、 智能客服、信息检索、主题建模、文本生成和总结、NLP 作为服务的翻译、转录、总结等等, 未来应用领域将面向蓝海。例如,在聊天机器人领域,目前 ChatGPT 已经能基本满足用户的 提供个性化需求和信息提供服务;在需要智能客服的电商、金融、医疗、教育、政务等垂直领 域等,ChatGPT 能够结合行业特点和需求,构建自动应答系统,为客户提供快速、准确的问题 解答。除此外,在传媒、娱乐、设计和影视领域,ChatGPT 能够协助完成一些较低层次的任务, 包括文稿生成、采访助手、摘要总结等,或将提高行业的运行效率。
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