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“大型语言模型”的概念。
随着AI领域的大型预训练模型取得突破性的进展，大型语言模型（LLM）已经成为NLP领域中的一个热门话题。它们不仅改变了我们与计算机交流的话术，还为未来的科技创新奠定了坚实基础。
其中，最值得关注的是Prompting技术，它允许使用者给予预训练好的大型语言模型一定量提示，而无需再次微调参数或依赖专业的人工标注工作。这一方法极大地简化了开发过程，同时也提升了系统效率，让AI更贴近人类自然语料交流模式。
为了实现这一目标，我们采取了一系列策略：首先收集示例数据进行监督学习，然后用奖励函数评估输出质量，再利用强化学习算法不断调整策略以优化表现。在这个过程中，我们甚至发现OpenAI雇佣40人团队完成RLHF（强化学习人工智能辅助）标注工作，但同时也暴露出了行业内一些劳动条件问题，如最低时薪仅1.32美元等现象，这对于那些参与此类项目的人来说可能带来了持久的心理创伤。
最后，但同样重要的是思维链推理功能，这种离散式提示学习在上下文学习中增加思考过程，使得当达到特定大小（如62B或175B）的时候，可以在复杂推理和知识推理方面表现出色，并且具有较高的分布鲁棒性。这意味着即便是在不同环境下的应用中，也能保持良好的适应性和准确性。此外，由于思维链需要更多示例来触发相变，因此它也是一个值得深入研究和开发的大方向之一。
