chatgpt对话输入中文为何无反应 ChatGPT详细介绍

AI资讯8个月前发布 fengdao
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全称为“chat Pre- ”,翻译成中文就是生成型预训练变换模型,是一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它由美国公司研发,能用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话Al。下文是的详细介绍。

一、的发展历程

GPT功能越来越强大。从2018年6月GPT-1发布以来,模型参数量、预训练数据量越来越大,当前已经发展到-4(-puls也正在开发中)。

1. 无监督学习GPT-1。GPT-1诞生于2018年,采用了12层核心结构,通过自左向右生成式的构建预训练任务。GPT-1具有一定的泛化能力,能够进行自然语言推理、问答与尝试推理、语义识别分类。但是泛化能力弱,远低于经过监督微调的有监督任务。

2. 多任务学习GPT-2。GPT-2诞生于2019年,同样基于,相比于GPT-1,GPT-2采用了更多的网络参数和更大的数据集,最大模型共计48层,参数量达15亿。在性能上,在各种任务如阅读、对话、写小说等方面,效果都有所提高。

3. 海量参数模型GPT-3。GPT-3采用1750亿个参数,规模是GPT-2的117倍,在不经过微调便可以识别数据中隐藏的含义。作为一个无监督模型,GPT-3几乎可以完成自然语言处理的绝大部分任务,例如面向问题的搜索、阅读理解、语义推断、机器翻译、文章生成、自动问答、将网页描述转换为相应代码、模仿人类叙事、创作定制诗歌、生成游戏剧本等等复杂任务。同时,GPT-3在两位数的加减运算任务的准确率几乎达到了100%。但是GTP-3并不完美。最主要的问题之一就是聊天机器人和文本生成工具无法判断内容的质量和好坏,可以学习网络上所有文本,可能产生恶意的甚至攻击性的语言输出,影响落地应用。

4. 基于人工标注数据和强化学习的 GPT-3.5(原型)。在一个开源数据集上进行训练,不过采用了更大规模的训练参数,的训练参数是GPT-3的10倍以上。除了训练参数规模的变化,还采用了颠覆式的迭代方式:人工标注数据和强化学习,其本质是加上了在GPT-3上去掉的微调步骤,从而实现了在与人类互动时从反馈中强化学习,即RLHF( from ,人类反馈强化学习)。因此,不仅可以理解人类不同指令的含义,也会甄别高水准答案,还能处理多元化的主题任务。既可以回答用户后续问题,也可以质疑错误问题和拒绝不适当的请求。

5. 多态模型-4:-4,相较于GPT-3.5得到了极大的提升,主要体现在以下方面:

(1)输入文字长度:从3000字到25000个字,这样执行指令时就可以获取更多细节。

(2)处理图像和文本:这是与 3 的最大区别之一,前者只能理解或处理文本输入。除了文本之外, 4 还可以理解和解释图像。

(3)情感、语境和语音感知能力: 通过对更丰富、更多样化的数据进行训练,可以更好地感知文本中的语境和情感信息,并更精准地理解和表达人类的语言感受和情感状态。

(4)零样本学习能力: 引入了一种基于元学习的训练技巧,可用于在没有任务特定数据的情况下进行零样本学习。这意味着 已经具备了从少量数据中学习、推理和生成文本的能力,可以更快地适应新的任务,并更加灵活地应用于不同领域的应用场景。

(5)上下文感知能力: 引入了一种新的模型结构,称为细粒度拓扑网络结构,可以更好地感知和理解上下文中的信息,并更精准地生成相应的文本内容。这使得 在对话场景中更加智能化和人性化,能够更好地理解用户的意图和需求,并更准确地给出回复和建议。

(6)对提示的响应能力: 4 在响应您的提示时将其创造力提升了几个档次。 3 擅长理解上下文,具体取决于您设置提示的方式,但 可以更好地理解上下文,阅读字里行间,并理解细微差别。 4 更适合响应需要更复杂、更深入理解的提示。

(7)领域专业知识:与其前身相比, 4 在微积分和法律等领域获得了丰富的专业知识,可以比人类更准确、更快速地解决复杂问题。工程师测试了两个版本破解 BC考试的能力,结果如下 –4的得分与前10%的候选人相同,而-3的得分与后10%的候选人相同

(8)学习语言能力: 4正在迅速成为多语言。它的英语熟练度为85%,而其前身为70.1%,它可以用25种语言回答,包括普通话,波兰语和斯瓦希里语。

(9)更安全的响应:与其前身相比, 4产生更安全的响应。在这种情况下,更安全意味着非歧视、非种族、一致并符合对话的一般道德标准。这就是 4的设置方式。虽然在 3的情况下,响应随着它从每天消耗的新数据中学习而演变,但 4从一开始就已经配置了良好的标准。不安全的响应可能会导致各种麻烦,而 4正在最大限度地减少这些麻烦。根据技术报告, 3将产生6.48%的有毒回复,但 4仅产生0.93%的有毒回复。

二、特点

是一种非常强大和多功能的自然语言处理技术,具有广泛的应用前景。它可以大大提升人们和机器之间的交互效率和便利性,推动人工智能技术的不断发展和进步。

1、非常强大的语言生成能力

拥有非常强大的语言生成能力,可以自动生成符合语法规范和逻辑的文本,使得机器生成的文本更加自然流畅。

2、可以适应不同的对话场景

可以根据对话场景的不同而进行相应的调整,比如在智能客服中,它可以根据用户的问题给出相应的答案;在聊天机器人中,它可以模拟人类的对话风格。

3、可以进行多语言处理

支持多种语言的处理,包括英语、中文、日语等。这使得它可以应用于不同国家和地区的市场,并且可以处理不同语言之间的翻译和交流。

4、可以用于文本生成、摘要和翻译

除了对话应用之外,还可以用于文本生成、摘要和翻译等任务。它可以生成符合语法规范和逻辑的文章,可以对长篇文章进行自动摘要,也可以进行跨语言的翻译。

5、对于数据的敏感性

的开发者非常重视对于数据的敏感性,因此对于一些可能引起争议的数据集(如暴力、种族歧视等),公司已经禁止了它们的使用,以确保的安全和公正性。

三、技术原理

模型的训练过程

在整体技术路线上,在效果强大的GPT 3.5大规模语言模型(LLM,Large Model)基础上,引入“人工标注数据+强化学习”(RLHF,g from Human )来不断微调(Fine-tune)预训练语言模型,主要目的是让LLM模型学会理解人类的命令指令的含义(比如给我写一段小作文生成类问题、知识回答类问题、头脑风暴类问题等不同类型的命令),以及让LLM学会判断对于用户给定的问题(也称),什么样的答案是优质的(富含信息、内容丰富、对用户有帮助、无害、不包含歧视信息等多种标准)。

具体而言,的训练过程分为三个阶段:

1. 第一阶段:训练监督策略模型

GPT 3.5本身很难理解人类不同类型指令中蕴含的不同意图,也很难判断生成内容是否是高质量的结果。为了让GPT 3.5初步具备理解指令的意图,首先会在数据集中随机抽取问题,由专业的人类标注人员,给出每个问题()的高质量答案,形成

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问答对,然后用这些人工标注好的数据来微调 GPT-3.5模型(获得SFT模型, Fine-)。

经过这个过程,可以认为SFT初步具备了理解人类问题中所包含意图,并根据这个意图给出相对高质量回答的能力,但是很明显,仅仅这样做是不够的,因为其回答不一定符合人类偏好。

2. 第二阶段:训练奖励模型

这个阶段主要是通过人工标注训练数据,来训练奖励模型()。在数据集中随机抽取问题,使用第一阶段训练得到的模型,对于每个问题,生成多个不同的回答。人类标注者对这些结果综合考虑(例如:相关性、富含信息性、有害信息等诸多标准)给出排名顺序。这一过程类似于教练或老师辅导。

接下来,使用这个排序结果数据来训练奖励模型。对多个排序结果,两两组合,形成多个训练数据对。奖励模型接受一个输入,给出评价回答质量的分数。这样,对于一对训练数据,调节参数使得高质量回答的打分比低质量的打分要高。

3. 第三阶段:采用强化学习来增强模型的能力。

PPO( ,近端策略优化)强化学习模型的核心思路在于将 中On-的训练过程转化为Off-,即将在线学习转化为离线学习,这个转化过程被称之为 。PPO由第一阶段的监督策略模型来初始化模型的参数,这一阶段利用第二阶段训练好的奖励模型,靠奖励打分来更新预训练模型参数。具体而言,在数据集中随机抽取问题,使用PPO模型生成回答,并用上一阶段训练好的奖励模型给出质量分数。把奖励分数依次传递,由此产生策略梯度,通过强化学习的方式以更新PPO模型参数。

如果我们不断重复第二和第三阶段,通过迭代,会训练出更高质量的模型。

从上述原理可以看出,具有以下几个优势:(1) 的基模型GPT3.5使用了千亿级的数据进行了预训练,模型可谓是“见多识广”;(2) 在强化学习的框架下,可以不断学习和优化。

四、优缺点

1、优点:

自然的对话流程。可以像人类一样自然地进行对话,使得机器生成的文本更加流畅和易于理解。

多功能性。除了对话应用之外,还可以进行文本生成、摘要、翻译等任务,使得它可以应用于广泛的领域和场景。

多语言支持。支持多种语言的处理,可以处理跨语言的翻译和交流。

预训练模型。是基于预训练模型进行训练的,因此可以大大减少训练时间和成本,同时还可以提高模型的效率和性能。

2、缺点:

对话质量有限。虽然的对话质量已经非常高,但是在某些情况下,它可能会出现回答不准确或者回答无法理解的问题。

需要大量的训练数据。的训练需要非常大的数据集,因此对于某些应用场景,可能无法满足训练数据的要求。

难以解释。由于是基于深度学习模型进行训练的,因此它的决策过程和判断依据难以解释,这也是人们对于它的信任度存在疑虑的原因之一。

五、应用场景

在自然语言处理领域有着广泛的应用场景,可以应用于智能客服、聊天机器人、智能语音助手、文本生成、摘要和翻译等领域。随着技术的不断进步和发展,的应用场景还将不断扩展和深化。

智能客服:可以用于智能客服中,帮助企业与客户进行自然的交互。它可以理解客户的问题,并给出准确的回答,同时还可以学习客户的反馈,不断优化回答质量,提升客户满意度。

聊天机器人:可以用于构建聊天机器人,使得机器人可以像人类一样自然地进行对话,为用户提供有价值的信息和服务。

智能语音助手:可以与语音识别技术相结合,构建智能语音助手,使得用户可以通过语音与机器人进行自然的交互,提高用户体验。

文本生成:可以用于文本生成领域,例如自动生成文章、新闻、广告等。这种技术可以提高内容生产的效率和质量,同时还可以实现个性化的文本生成,为用户提供更好的服务。

摘要:可以用于文本摘要领域,自动提取文章或文本的主要内容,并生成简洁、精练的摘要,帮助用户快速获取信息。

翻译:可以用于自然语言翻译,可以处理多种语言之间的翻译,例如中英文翻译、法英文翻译等,帮助用户跨越语言障碍,实现全球化交流。

情感分析:可以用于情感分析领域,可以自动识别文本中的情感倾向,例如判断一段文本是积极的还是消极的,帮助企业了解用户的情感需求,以此改善产品和服务。

语言模型:可以用于语言模型领域,可以预测一个句子中的下一个单词,从而实现智能输入、自动补全等功能,为用户提供便利。

信息抽取:可以用于信息抽取领域,自动从大量的文本中提取有价值的信息,例如从新闻报道中提取人物、事件、时间等信息,帮助企业快速了解市场动态。

语音合成:可以用于语音合成领域,可以生成自然流畅的语音,例如自动生成语音新闻播报、语音导航等。

智能写作助手:可以用于智能写作助手领域,可以根据用户提供的关键词、主题和写作风格,自动生成文章、段落、句子等内容,帮助用户提高写作效率和质量。

智能推荐系统:可以用于智能推荐系统领域,可以通过学习用户的历史行为和兴趣偏好,为用户推荐符合其兴趣的商品、新闻、电影等内容,提高用户的消费体验。

Fine-技术:采用Fine-技术,可以根据用户的具体需求,通过调整模型参数,快速定制出适合特定任务的模型,提高模型的精度和效率。

零样本学习:支持零样本学习(Zero-shot ),即在没有任何相关数据的情况下,仍然可以通过模型的泛化能力,预测出与特定主题相关的答案,这为实际应用提供了很大的便利。

生成式对话系统:可以作为生成式对话系统,可以根据用户的输入生成自然流畅的对话内容,实现智能对话和智能客服等功能。

多语言支持:支持多语言处理,可以处理中文、英文、日文、德文、法文、西班牙文等多种语言,并且可以进行跨语言翻译和文本生成。

语义理解:可以实现语义理解,可以识别文本中的实体、关系、事件等信息,从而帮助企业了解用户需求和行为。

自然语言生成:可以实现自然语言生成,可以生成自然流畅的语言,例如自动生成新闻报道、电影剧情、诗歌等内容。

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