ChatGPT以及LLM(大语言模型)的思考

一、ChatGPT简介

ChatGPT本质是一个对话模型,它可以回答日常问题、挑战不正确的前提,甚至会拒绝不适当的请求,在去除偏见和安全性上不同于以往的语言模型。ChatGPT从闲聊、回答日常问题,到文本改写、诗歌小说生成、视频脚本生成,以及编写和调试代码均展示了其令人惊叹的能力。在OpenAI公布博文和试用接口后,ChatGPT很快以令人惊叹的对话能力“引爆”网络,本文主要从技术角度,梳理ChatGPT背后涉及的技术工作LLM,来阐述其如此强大的原因;同时思考其对我们目前的实际工作和方法论的改变,包括可复用和可借鉴之处。ChatGPT其关键能力来自三个方面:强大的基座大模型能力(InstructGPT),高质量的真实数据(干净且丰富),强化学习算法(PPO算法)。

为何三段式的训练方法就可以让ChatGPT如此强大?其实,以上的训练过程蕴含了上文我们提到的关键点,而这些关键点正是ChatGPT成功的原因:

  • 强大的基座模型能力(InstructGPT);
  • 大参数语言模型(GPT3.5);
  • 高质量的真实数据(精标的多轮对话数据和比较排序数据);
  • 性能稳定的强化学习算法(PPO算法)

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