对于ChatGPT的出现及火爆，你的感受是什么呢？本文作者的心情是“好奇又害怕”。为什么ChatGPT能引起如此大的震动呢？以后会对人类产生什么影响？本文作者从ChatGPT的相关概念、背后的技术、商业前景，对ChatGPT进行了深入分析，并分享了自己的一些独到的观点，一起来探索一下吧。
ChatGPT是一款基于大型语言模型（LLM）的聊天机器人，它通过理解用户输入的句子含义，掌握世界知识，生成语言和代码，以及上下文学习等能力，为我们提供了一种与自然语言处理技术交互的新方式。这些功能使得ChatGPT能够模拟人类对话，从而在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
其背后的发展时间线可以追溯到几年前，当时神经网络结构设计技术逐渐成熟并趋于收敛，想要通过优化神经网络结构从而打破精度局限非常困难。但随着数据规模和模型规模不断增大，模型精度也得到了进一步提升。研究表明，当模型尺寸足够大时，其性能将显著提高并超越比例曲线，这就是我们所说的“量变到质变”的转折点。
随着这种趋势的大型语言模型（LLM）得以迅速发展，我们已经见证了多个具有不同参数量级的大型预训练模型诞生，比如BERT、T5、GLaM等，每一代都在性能上有所突破。在这个过程中，有一些印象深刻的技术点值得我们关注，比如提示学习（Prompt Learning），它允许通过在输入中添加一个提示词，使预训练模型性能得到极大的提升。
使用现成的大型语言模型更省事的是微调，即Fine-tuning，它涉及冻结部分预训练网络层，而只调整靠近输出端的一些网络层。这是一个有效且高效的手段，但当面临大量参数需要调整时，就需要一种新的方法来解决这一问题，那就是prompting，它不改变任何参数，只需为模型提供一定量的提示就能提升大模式能力。
为了实现这些目标，我们通常采取以下步骤：首先收集演示数据，并训练监督策略，然后收集对比数据，并训练奖励模型，再使用概率加权随机策略搜索算法PPO优化策略。这个过程可以不断迭代，以获得最佳结果。这样的强化学习方法让我们能够一步步地向更懂人的老师模式靠近，让学生模式接近老师后，再次提升老师能力，以此类推，最终形成了解人需求的人工智能系统。
据说OpenAI雇佣了40人团队完成RLHF标注工作，他们负责为该系统标注大量样本以确保其准确性。此外，还有报道指出，在进行这项工作中的员工遭受持久心理创伤，这提醒我们要关注AI开发带来的社会责任问题。
最后，我们还要讨论思维链作为复杂推理的一个重要功能。当使用思维链进行提示，大型语言模型表现出明显超过微调甚至传统上下文学习的情形，而且分布鲁棒性也有潜力。而要达到这样的效果，只需8个左右示例即可。这可能意味着范式将发生转变，使得未来的人工智能更加接近人类思考方式。不过目前关于具体数值何时达到这种转变还是未知之数。
