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【热点】
2022年11月30日OpenAI发布ChatGPT全名Chat Generative Pre-trained Transformer 即聊天机器人程序 开启AIGC的研究热潮。
ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具它能够基于在预训练阶段所见的模式和统计规律来生成回答还能根据聊天的上下文进行互动真正像人类一样来聊天交流甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码写论文 等任务。
自从ChatGPT发布以后大家对其的探索就从未停脚步在这半年的时间里其引发的关注、产生的影响、改变的方式已经深深震撼广大的信息技术从业者甚至有人提出了信息技术革命已经到来。
各目前行各业已经开始思考如何在这“浪潮”之中让自己处于不败之地毕竟ChatGPT已经开始改变人们的工作和思考的方式了。当然了要利用好它就得充分了解和认识它从现在从未来的角度来认识这个绝佳的“帮手”纵观整个学术界和工业级对它的解释讲解原理最为透彻的出版丛书就属于斯蒂芬·沃尔弗拉姆的《这就是ChatGPT》了。 【发展】
从最早的统计机器学习开始我们走过了漫长的岁月。
过去十年多的时间基于机器学习和深度学习打造的最强的工具就属于ChatGPT了属于成功者中的“别人家的孩子”。许多学者觉得ChatGPT的成功不仅仅是因为其提供了一个聊天工具那么简单更重要的是这个理论的成功只要理论这条道路走得通剩余的也就是脑指挥手的事情了。
对于这个高智能的系统来说有时候在一些场景下的结果是令人不满意的甚至会在简单的一些任务场景下进行“胡言乱语”但我们知道这个大模型存在着巨大的潜力随着新版的ChatGPT的迭代那些明显的错误也就随着消失但这并不意味着我们对“模型微调”将成为LLM大模型的主流之路而应该将更多的工作放在了通用型人工智能(AGIC)的发展上。 回想起人工智能近些年的发展
11950年图灵发表了论文《计算机器与智能》(Computing Machinery and Intelligence)提到了著名的“图灵测试”。
22006年深度学习概念被杰弗里·辛顿正式提因此2006年被称为深度学习元年。
32016年3月AlphaGo战胜了韩国围棋选手李世石。
42018年OpenAI发布了GPT-1。
52020年6月OpenAI发布了GPT-3。
62022年11月OpenAI发布了ChatGPT3.5。
72023年4月OpenAI发布了ChatGPT4进一步提升模型参数量。
这些标志性的事件无一在说明人工智能的发展是多么的迅速迅速是因为需求驱动。另外这种迅速是建立在人们对于大模型真的可以带来变革的信心之上。
ChatGPT迅速走红之后国内外的企业纷纷跟进微软、腾讯、阿里、华为、百度都发布了自己的大模型一些大模型也都给了试用的网址走在最前方的清华大学的ChatGLM2-6B模型已经开源真勇气也。 【解释】
在各方的报道之中我们大体知道ChatGPT 的工作原理是基于自然语言处理技术通过学习大量的人类对话和文本数据从而掌握语言的语法、语义和上下文信息。在 ChatGPT 中对话生成模型使用了基于GPT的指令微调技术这是一种特殊的训练技术能够使人工智能更好地理解人类的指令和意图。
微调技术是一种基于人类反馈的强化学习技术它通过不断地接收人类的反馈从而不断地优化模型的生成结果。在ChatGPT 中当用户提出一个问题时ChatGPT 会根据问题生成一个回答然后根据用户的反馈进行调整不断地提高回答的质量。
ChatGPT 还使用了基于人类反馈的强化学习技术RLHF这是一种能够让人工智能更好地理解人类意图的技术。通过 RLHF 技术ChatGPT 能够学习到人类的喜好和厌恶从而生成更符合人类需求的回答。
这些解释过于学术了好在现在这本书《这就是ChatGPT》可以快速帮助我们了解ChatGPT的全貌我们来看这本数的目录部分 全书内容分为两大章
1第一章从原理上对ChatGPT要使用到的相关技术进行讲解如神经网络技术词嵌入的原理等等。基于这些理论的解释和补充作者在最后总结出基于ChatGPT能够做啥能为我们的生活和工作带来什么样的变化。
2第二章作者为ChatGPT赋予了思想在Wolfram|Alpha的加持下Wolfram|Alpha利用其自然语言理解能力转换为精确的 Wolfram语言基于此形式的表示为ChatGPT赋予计算超能力可谓是大胆实践的先驱啊。另外本章节最后使用一些实例来让读者感受ChatGPT的魅力所在。
【未来】
这本书更多的是在介绍ChatGPT的原理部分对于如何使用ChatGPT去进行二次开发没有过多的涉及另外比较火热的模型微调也没有进行讲述可能作者是为了留给读者自己进行学习和研究吧。虽然有一些内容这本书没有涉及但是也不影响这本书作为解释ChatGPT相关知识的全面性和优势性质。
目前各大公司都在基于大模型LLM进行公司内部的开发试图在内部原有系统上进行功能增广提升员工工作效能。尤其ChatGLM-6B模型的开源之后基于大模型来进行自己业务场景的搭建以及构建自身知识库对模型进行微调的工作将变得越来越多。
相信未来LLMAIGC等的发展会为我们的工作、生活带来巨大的变化。
