2022年12月，全球科技圈最瞩目的明星莫过于ChatGPT。这一款来自Open.AI的“聊天机器人”，基本上你可以与它讨论任何话题，不管是简单的问路，还是深刻的哲学探讨，甚至是凭空生成一段代码，它几乎有求必应。用一句时髦的话讲，“自然语言处理大结局了”。

从技术角度讲，ChatGPT是基于大规模预训练语言模型（GPT-3.5），借助其强大的语言理解和生成能力，通过在人工标注和反馈的大规模数据上进行学习，从而让预训练语言模型能够更好地理解人类的问题并给出更好的回复。通过引入人工标注和反馈，解决了自然语言生成结果不易评价的问题，最后利用强化学习技术，通过尝试生成不同的结果并对结果进行评分，然后鼓励评分高的策略、惩罚评分低的策略，最终获得更好的模型。即Reinforcement Learning from Human Feedback技术。

同样，我们可以预见的是，ChatGPT以及一系列超大规模预训练语言模型的成功将为自然语言处理带来新的范式变迁——从以BERT为代表的预训练+精调（Fine-tuning）范式，转换为以GPT-3.5为代表的预训练+提示（Prompting）的范式。所谓提示，指的是通过构造自然语言提示符（Prompt），将下游任务转化为预训练阶段的语言模型任务。当然，更准确地说，预训练+预精调+提示可能将成为自然语言处理的新范式。

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*本文参考：车万翔（哈工大）老师观点