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。
目前，大型语言模型（LLM）已成为NLP领域的一个热门话题。大型语言模型包含多个层次处理单元，每一层都接收来自上一层输出作为带权重的输入参数，不同信息输入后经过网络处理可能得到各自不同的结果。这种模仿人类神经系统工作原理的大型计算机程序，使得它们能够理解复杂的人类语境，并以一种更加符合逻辑推理的人类思考模式进行回答。
然而，这些巨大的进步并不意味着没有挑战。在微调预训练的大型语言模型过程中，由于需要调整大量参数，这项任务变得异常复杂。此时，科学家们提出了一个高效方法：Prompting。这项技术不仅避免了对大量微调参数工作量，还省去了传统方法依赖专业语料标注所需时间和资源，只需给予预训练好的模型一些提示即可提升其能力，就像为一个妻管严的人看几个不是妻管严的人的一些故事，然后他就能摆脱妻管严的情况一样。
Prompting 的优势在于它不会改变预训练好的任何参数，只是根据特定的提示词指导它如何生成更合适、更有意义或更准确地回答问题。而这个过程通常分为三个步骤：首先收集示范数据并训练监督策略；其次收集比较数据并训练奖励模式（RM）；最后使用概率加权随机策略搜索算法PPO优化该奖励模式以获得最佳答案。这样的循环迭代过程不断提升整个系统，最终实现了一个既了解人的期望，又能有效执行这些期望的大型语言模型。
尽管这样，我们还需要关注思维链这一重要功能，它是一种离散式提示学习，在大型语言学习中的上下文学习增加了思考过程。当使用思维链进行提示时，大型言论在复杂推理上的表现远胜过传统微调，而在知识推理方面也有很强竞争力。此外，它具有分布鲁棒性潜力，但要达到这种效果只需要少数示例，即8个左右。这正是为什么人们认为这种范式转移可能发生的时候，是两个数字：62B 和 175B。只有当最小值达到62B 时，可以说思维链才开始发挥作用，而175B以上则是真正让思维链超越普通提示词之举。如果继续保持当前发展速度，我们相信未来的chatbot将会更加智能，更贴近人心，让我们一起期待这场革命性的变化吧！
