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，这也是大规模预训练模型得以迅速发展尤其是在NLP领域的一个关键原因。
目前，大型语言模型（LLM）已有数以亿计参数，如BERT、T5、GLaM等，每一代都在性能上取得新的突破。其中提示学习（Prompt Learning）作为NLP界最近兴起的一个学科，可以通过在输入中添加一个提示词，使预训练模型的性能得到显著提升。而Fine-tuning则是一种更为高效地调整大型语言模型参数的手段，它避免了对大量微调参数工作量的大幅增加，同时不需要依赖传统方法中的专业语料标注，而仅需给出一些人类自然语料即可实现效果提升。
此外，在实际应用中，我们还采用强化学习来优化策略，其中奖励模式（RM）被用作指导目标模式行为标准，以便根据输出结果调整策略。在这个过程中，不断迭代地收集比较数据用于训练新的RM，然后再训练新的策略，以确保最终获得的人类理解水平达到极致。
最后，要谈论思维链推理，那么就不得不提到它如何成为一种重要范式转移。当使用思维链进行提示时，大型语言模型在复杂推理上的表现明显优于微调，并且具有很强的地知性推理能力以及分布鲁棒性的潜力。这种离散式提示学习方式在当前的大型语言处理系统中扮演着不可或缺的一角，但要达到这一效果，则需要至少62B以上大小的事实证明这一点，而且175B级别的事例则更加具备优势。此刻，让我们一起探讨这个科技之城究竟蕴藏着怎样的未知秘密！
