ChatGPT 是由 OpenAI 开发的大型语言模型，能够帮忙咱们解决很多日常生活中的事件，如更改谬误、写小说、答复问题、翻译、写文案等。
GPT 的演进
GPT 一共有三代，即 GPT-1，GPT-2，GPT-3，目前十分火的 ChatGPT 是 GPT-3.5。GPT- 1 诞生于 2018 年 6 月，比 BERT 略早几个月，层数为 12 层，词向量长度为 768，训练参数量为 1.17 亿个，数据量为 5GB；时隔半年之后，GPT- 2 诞生于 2019 年 2 月，训练参数量为 15 亿个，数据量为 40GB；GPT- 3 诞生于 2020 年 5 月，训练参数量增长超过 100 倍至 1750 亿个，数据量达到 45TB。
GPT- 1 以 Transformer 为外围构造，是自左向右单向的。GPT- 2 提出了“所有的有监督学习都是无监督语言模型的一个子集”的思维，即它是一个无监督模型，两头所有的过程都是通过无监督去实现的。比照 GPT-2，GPT- 3 的模型构造上没有做任何的扭转，它应用了超大的数据和参数量，真正诠释了什么叫“暴力出奇观”。GPT 系列尽管都获得了不错的成绩，但始终会存在一个问题，即怎么样让它有害，它会生产出一些假的新闻，造成不好的社会影响。
GPT-1
自然语言外面有很多未标注数据，标好的数据比拟少。GPT- 1 面临的问题是在没有标注的中央学习一个语言模型，在标好的数据上训练一个小模型。在做无监督的时候，咱们会遇到两个最大的问题，一是不晓得指标函数是什么，二是怎么传递到下一个子工作。
GPT- 1 采纳的是传统语言模型的形式，k 是窗口的大小，窗口越大就代表整个工作会更难。
将这些预测的概率向量和它的地位编码进行联合，就能够失去 h0，h0 通过 transform 解码器去进行解码，最终就失去它的编码，最初会接上一个微调模型。
这是 GPT- 1 外面的利用，次要包含分类、蕴含、类似和多选，每一类工作都有一个标记，通知这是工作的开始阶段、两头阶段还是完结阶段，如果是分类工作就在开始和完结阶段两头抽取一个 text，开始和完结符号肯定是特殊符号，最好不要在这些文本当中呈现，最初咱们再接一个 Linear 的分类器。二是蕴含，即 B 是否可能反对 A，举个例子，小王和小李是好敌人，如果前面一句话是小王送给小李一个馒头，那么它的后果可能是正确的，这句话能证实他们是好敌人。如果是小王明天中午吃了一个馒头，这并不能证实小王和小李是好敌人。三是类似度的训练，相似头条的去重能够用到这样的算法。四是多选，即有 A、B、C 三个抉择，应该去抉择哪一个。当然整个的成果是不如 BERT 的，从技术难度上来说，BERT 会更简略，并且 GPT- 1 用的数据自身没有 BERT 那么大。
GPT-2
GPT- 2 模型来自论文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》，它心愿通过 zero-shot 有所翻新，即对于上游工作，不须要标注信息，在任何中央都能用。这里不能引入之前模型没见过的符号，提示符看上去更像一句话，这也是 ChatGPT 最后的一个版本，冒号后面通知它你要做什么事件，如在英语到法语的翻译工作中，给模型一个英语和法语。或者通知模型去答复一个问题，这个问题是什么，它会通知你答案是什么。作者在浏览了解、翻译、总结和答复问题上进行试验，能够发现 GPT- 2 在浏览了解和答复问题上成果会更好一些，同时当它的数据量越大，模型可能持续回升。
GPT-3
GPT- 3 模型来自论文《Language Models are Few-Shot Learners》，受到了 zero-shot 的启发，咱们发现用大量的数据去做标注很艰难，但如果一个样本都没有，它的泛化性不肯定好，同时人类不须要很大的数据去做工作。这里用了两个办法，一是元学习，二是 in-context learning。
接下来咱们来看一下 Zero-shot、One-shot、Few-shot 和 Fine-tuning 的区别。最常见的是 Fine-tuning，即会给一批新的数据，须要对原来的数据做肯定的梯度更新；Zero-shot 是说只给提醒，剩下本人去做；One-shot 是说会通知你去做什么，还会给一个示例；Few-shot 是说会给更多的示例，通知工作应该做成什么样。In-context learning 是它的外围，指咱们对模型进行疏导，教会它该当输入什么内容。
作者对这 3 种学习形式别离进行了试验，能够看到在成果上 Few-shot> One-shot > Zero-shot，且参数量越大模型体现越好。
ChatGPT 的原理
ChatGPT 的训练能够分成三步，第一步是须要去做一个有监督的模型；第二步是去收集数据给模型一个反馈，即做强化学习；第三步是依据强化学习，去优化原来的模型。
整个训练过程能够分为四个阶段，包含文字接龙、找一个老师、让老师给评分以及成为老师。
文字接龙
ChatGPT 的第一个学习阶段是文字接龙，当咱们给出一个不残缺的句子，如“这个大白”，GPT 会接下一个字，如“大白天”、“大白美”、“大白丑”，每次输入都会不一样，然而它会有一个概率。这里咱们举个例子，如胡歌很帅，它刚开始学的就是胡，去预测胡歌；已知胡歌，去预测胡歌很；已知胡歌很，去预测胡歌很帅，整个过程齐全不须要人工标注。
文字接龙有什么用呢？它就可能帮咱们答复很多问题。如它在网上看到了一句话叫做“中国最大的淡水湖”，而后让它答复问题，它能够一个个字接下去，就可能会答复鄱阳湖。当然如果这样去做，它的准确率是非常低的，因为没有标注的数据，品质都是不可管制的。
比如说你问它“中国最大的淡水湖”，它可能答复“鄱阳湖”，也有可能答复“这个问题谁晓得呢”，还有可能答复网上的一个选择题“是鄱阳湖还是太湖呢”。那么，怎么让它输入稳定下来变得更加可控呢？
找一个老师
要达到一个可用的状态，就要给它找到一个老师，去提供正确的答案，当然这种答案不须要特地多，ChatGPT 外面大概给了一万个正确的答案。老师就会通知它“中国最大的淡水湖是鄱阳湖”，而后对这些正确的答案加上更多的权重，通知它人类的偏好是这样的，激发它原本的力量，原本 ChatGPT 也有能力生成这些答案。
让老师给评分
当它找到老师当前，就能够去缓缓模拟一个老师的爱好。当 GPT 去输入“鄱阳湖”、“太湖”的时候，会有一个判断器通知说得分是多少，如果是“鄱阳湖”就能够给它更高的分数。
成为老师
在失去评分的规范后，咱们须要把规范通知 GPT，让它晓得这个答案是正确的，这就是比拟常见的强化学习。即会通知你，如果你答复对了，我会给你一个处分，而后你去反馈到 GPT 当中去，给鄱阳湖加上更多的权重，这样 ChatGPT 就会本人成为老师，晓得什么样的答案是正确的答案。
ChatGPT 在营销的利用
ChatGPT 最外围的观点有两个，一是应用了超大的参数，二是给数据做高质量的标注。这能够给算法同学一个启发，咱们大部分工夫能够不花在怎么用一些 DIN、DCN、DeepFM 之类的模型，更重要的是须要去给它更多的数据，加大它的参数量；二是高分量的标注，训练样本的品质肯定要高，不能给一些谬误或者含糊的答案，要给的数据标签肯定要是十分正确的标签。在哈啰目前还没有一个超大模型呈现，利用在举荐、营销、定价等各个方向。
利用场景次要有两个，一是逛逛，在 ChatGPT 下面咱们能够通知它一句话，而后它能够去生成图片，或者在逛逛外面的一个问题，咱们能够用 ChatGPT 去辅助答复。二是经营同学在做广告标签的时候，咱们能够去让 ChatGPT 生成这些标语，拿过去给它十句左右的提醒语，适应哈啰的场景。
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