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，使其在与人类交流时展现出强大的能力。然而，这项技术并非一蹴而就，而是经过长期发展和不断优化至今。
随着神经网络结构设计技术的成熟以及数据规模和模型参数量的不断增加，大型语言模型得以迅速发展。在NLP领域尤为突出，其中最著名的大型语言模型包括BERT、T5、GPT-3等，每个版本都展示出了超越前代性能的情况。这些大型模型不仅能够处理复杂任务，还能模仿人类思维链，即在给定任务中加入思考过程，从而提升解题效率。
但值得注意的是，大型语言模型也带来了新的挑战，比如如何避免负面影响，如偏见传播或隐私泄露问题。此外，尽管微调技巧可以提高预训练模型在特定任务上的表现，但这同样需要大量的人力资源投入。而Prompting则提供了一种更高效且低成本的手段，只需提供一定数量的提示即可显著提升大型语言模型性能，无需调整任何参数。
为了实现这一目标，我们采用了三步法：首先收集演示数据并训练监督策略；其次收集对比数据并训练奖励模式；最后使用概率加权随机策略搜索算法对抗奖励模式以优化策略。这一方法结合了强化学习与监督学习，以此来培养一个更接近人类期望输出结果的大型语言模型。
据报道，OpenAI曾雇佣40人团队完成RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）标注工作。最近，有消息指出，“血汗工厂”存在极端工作条件，比如最低时薪仅1.32美元且可能导致持久心理创伤，这也是我们需要关注的问题之一。
最后，本文还探讨了思维链推理，其被认为是一种重要范式转移。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，并且具有较好的分布鲁棒性。不过，要达到这种效果，至少需要62B参数规模，而175B以上才能超过精调小模标准。这表明，在未来的科技发展中，我们将更加依赖这些先进工具，同时也要考虑到它们可能带来的潜在风险和挑战。
