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，以及上下文学习等多种功能，使得它在与人类交流时展现出惊人的能力。然而，这款神秘而强大的AI究竟是如何诞生的？
其背后的发展时间线可以追溯至近年来神经网络结构设计技术的成熟。随着数据规模和模型规模的不断扩大，模型精度也逐渐提升，尤其是在自然语言处理（NLP）领域。从BERT到T5，再到GLaM，每一次更新都让我们见证了技术进步的巨大飞跃。
但你是否知道，大型语言模型背后隐藏着复杂而深刻的人工智能科学？其中一个重要环节便是提示学习（Prompt Learning），通过在输入中添加一个提示词，可以显著提高预训练模型性能。这不仅仅是一个简单的事实，更是一场关于模仿人类神经系统工作原理的大实验。
想象一下，如果我们把自己比作处理单元，那么我们可能同时接收来自不同人的请求，如老婆、父母、孩子，不同人对我们的影响力各异。在这个过程中，我们综合权衡所有信息，然后得到一个结论，就如同使用现成的大型语言模型，只需要微调即可达到目的。
Fine-tuning虽然有效，但随着参数数量增加，其调整成本也日益增长，因此出现了一种更高效调整方法：prompting。这就像给一个人看几篇不同故事，让他摆脱过去经验束缚一样简单高效，无需改变预训练参数，只需提供一些提示即可实现目标。
那么，大型语言模型如何被训练出来呢？首先，我们收集演示数据并训练监督策略，然后使用奖励机制优化策略，这个过程就像是教育学生，让他们学会更好地理解人们期望的一样。在这个循环中，我们不断迭代标注数据，以优化奖励机制，最终培养出了能够准确理解人类需求的大型语言模型。
最后，还有思维链这种离散式提示学习方式，它在大模式下的上下文学习中加入了思考过程，使得复杂推理和知识推理表现突出。当模型尺寸达到62B以上时，思维链效果超过标准提示词方法，而175B左右则使其超越精调小模块。这就是为什么范式转变成为可能的一个原因所在——因为思维链促使我们重新审视AI与人类交互方式之可能性。
