🚀🚀🚀OpenAI聊天机器人ChatGPT——「全域全知全能」人类全宇宙大爆炸！！🔥🔥🔥
一、什么是ChatGPT?🍀🍀
ChatGPT是生成型预训练变换模型（Chat Generative Pre-trained Transformer）的缩写，是一种语言模型。而OpenAI所提出的这一系列的模型，可以执行非常复杂的任务，如回复问题、生成文章和程序代码，或者翻译文章内容等。而GPT中的Transformer是指由Google Brain所推出的解码器（decoder），是用来处理输入的自然语言以处理翻译、摘要等。ChatGPT是OpenAI开发的一种创新AI模型，利用强大的GPT-3系列，并通过人类反馈与强化学习相一致。ChatGPT是一个聊天机器人，它为对话带来了一个新的互动和参与水平，对问题提供了深刻和发人深省的回答。
但ChatGPT不仅仅是个聊天机器人，而是上知天文下知地理、可以针对使用者问题给予相应的长篇回复；问答解惑、写程式和debug，甚至撰写论文、剧本小说诗歌等等，都难不倒它，只是有时还是会出现令人啼笑皆非的答案，但都还编得有模有样、令人惊艳。
ChatGPT自2022年11月30日开放公众使用以来，已经吸引超过100万人使用，社群媒体也涌现了大量用户的测试截图，主题广泛，个个都在测试人工智慧的极限。
总之，ChatGPT是一个非常强大和多功能的人工智能模型，能够提供有洞察力和吸引人的对话，并以多种不同的方式推进人工智能研究领域。OpenAI创建ChatGPT的努力无疑是一个令人印象深刻的壮举，为AI的未来提供了不可思议的潜力。
二、ChatGPT的作者是谁？🍀🍀
ChatGPT由马斯克（Elon Musk）参与创立的独立研究机构OpenAI基金会所研发，初衷是为了确保AI最终不会消灭人类。
三、ChatGPT是如何训练的?🍀🍀
📚📚ChatGPT的训练过程分为以下三个阶段👇👇
✨✨第一阶段：
冷启动阶段的监督策略模型。靠GPT 3.5本身，尽管它很强，但是它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初步具备理解指令中蕴含的意图，首先会从测试用户提交的prompt(就是指令或问题)中随机抽取一批，靠专业的标注人员，给出指定prompt的高质量答案，然后用这些人工标注好的<prompt,answer>数据来Fine-tune GPT 3.5模型。经过这个过程，我们可以认为GPT 3.5初步具备了理解人类prompt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。
✨✨第二阶段：
训练回报模型（Reward Model,RM）。这个阶段的主要目的是通过人工标注训练数据，来训练回报模型。具体而言，随机抽样一批用户提交的prompt(大部分和第一阶段的相同)，使用第一阶段Fine-tune好的冷启动模型，对于每个prompt，由冷启动模型生成K个不同的回答，于是模型产生出了<prompt,answer1>,<prompt,answer2>….<prompt,answerK>数据。之后，标注人员对K个结果按照很多标准（上面提到的相关性、富含信息性、有害信息等诸多标准）综合考虑进行排序，给出K个结果的排名顺序，这就是此阶段人工标注的数据。
接下来，我们准备利用这个排序结果数据来训练回报模型，采取的训练模式其实就是平常经常用到的pair-wise learning to rank。对于K个排序结果，两两组合，形成
个训练数据对，ChatGPT采取pair-wise loss来训练Reward Model。RM模型接受一个输入<prompt,answer>，给出评价回答质量高低的回报分数Score。对于一对训练数据<answer1,answer2>，我们假设人工排序中answer1排在answer2前面，那么Loss函数则鼓励RM模型对<prompt,answer1>的打分要比<prompt,answer2>的打分要高。
归纳下：在这个阶段里，首先由冷启动后的监督策略模型为每个prompt产生K个结果，人工根据结果质量由高到低排序，以此作为训练数据，通过pair-wise learning to rank模式来训练回报模型。对于学好的RM模型来说，输入<prompt,answer>，输出结果的质量得分，得分越高说明产生的回答质量越高。
✨✨第三阶段：
采用强化学习来增强预训练模型的能力。本阶段无需人工标注数据，而是利用上一阶段学好的RM模型，靠RM打分结果来更新预训练模型参数。具体而言，首先，从用户提交的prompt里随机采样一批新的命令（指的是和第一第二阶段不同的新的prompt，这个其实是很重要的，对于提升LLM模型理解instruct指令的泛化能力很有帮助），且由冷启动模型来初始化PPO模型的参数。然后，对于随机抽取的prompt，使用PPO模型生成回答answer， 并用上一阶段训练好的RM模型给出answer质量评估的回报分数score，这个回报分数就是RM赋予给整个回答（由单词序列构成）的整体reward。有了单词序列的最终回报，就可以把每个单词看作一个时间步，把reward由后往前依次传递，由此产生的策略梯度可以更新PPO模型参数。这是标准的强化学习过程，目的是训练LLM产生高reward的答案，也即是产生符合RM标准的高质量回答。
如果我们不断重复第二和第三阶段，很明显，每一轮迭代都使得LLM模型能力越来越强。因为第二阶段通过人工标注数据来增强RM模型的能力，而第三阶段，经过增强的RM模型对新prompt产生的回答打分会更准，并利用强化学习来鼓励LLM模型学习新的高质量内容，这起到了类似利用伪标签扩充高质量训练数据的作用，于是LLM模型进一步得到增强。显然，第二阶段和第三阶段有相互促进的作用，这是为何不断迭代会有持续增强效果的原因。
尽管如此，我觉得第三阶段采用强化学习策略，未必是ChatGPT模型效果特别好的主要原因。假设第三阶段不采用强化学习，换成如下方法：类似第二阶段的做法，对于一个新的prompt，冷启动模型可以产生k个回答，由RM模型分别打分，我们选择得分最高的回答，构成新的训练数据<prompt,answer>,去fine-tune LLM模型。假设换成这种模式，我相信起到的作用可能跟强化学习比，虽然没那么精巧，但是效果也未必一定就差很多。第三阶段无论采取哪种技术模式，本质上很可能都是利用第二阶段学会的RM，起到了扩充LLM模型高质量训练数据的作用。
以上是ChatGPT的训练流程。
四、ChatGPT的演变历程🍀🍀
1. GPT-1
就是第一代GPT模型，于2018年6月诞生时，就已经是个强大的语言理解模型。从判断两个句子间的语意与关系、文本资料分类、问答与常识推理都难不倒，只是并非好的对话式AI模型，训练参数也远低于后续模型。
2. GPT-2
2019年2月OpenAI又推出了由GPT-1演变而来的GPT-2，但主要改变只有使用了更多参数与数据集，参数量达15亿（GPT-1仅有1.17亿），而学习目标改成了「无特定任务训练」。这证明了，大幅增加的参数和资料可以让GPT-2比起GPT-1更上一层楼，虽然有些任务的表现不比随机的好，但在生成短文和编故事等方面都有了一定的突破。
3. GPT-3／GPT-3.5
2020年GPT-3也受简单粗暴地用钱堆出了更多的运算资源，延续过去GPT类的单向语言模型的训练方式，只是将模型增大到1750亿参数。GPT-3在自然语言处理领域已经取得了重大的突破，成为了当时最大、最强大的自然语言生成模型，从机器翻译到文章总结输出，都有着非常出色的表现。
只是，2020年因为疫情严峻所致，人们对于人工智慧领域的突破并没有足够的关注。而且，比起ChatGPT，GPT-3并没有办法进行自然的对话，只能处理单向的任务，因此也只有少数开发者有兴趣。
直到2022年11月底，OpenAI才发布了「GPT-3.5」的更新，主打对话模式，甚至可以承认错误、且拒绝不恰当的请求──这就是支持ChatGPT背后的模型，其更接近人类对话与思考方式的特点也吸引了全球的目光。
4. GPT-4
距上次GPT-3.5的更新不久，2023年3月14日，OpenAI又抛出GPT-4，此次除了正确度高出40%、以整理和搜寻网络上的资讯为主，还可以支援视觉输入、图像辨识，并懂得「看图说故事」！不过GPT-4没有再砸下重金、狂堆训练参数，而是把研发的重点将放在提升利用现有数据的能力上。
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7.目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层
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2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合PP-LCNet（轻量级CPU网络）
3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合轻量化网络MobileNetV3（降参提速）
4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|结合轻量型网络ShuffleNetV2
5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合轻量型Ghost模块
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🚀三、注意力机制（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——YOLOv5改进之结合CBAM注意力机制
2.目标检测算法——YOLOv7改进之结合CBAM注意力机制
3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7之结合CA注意力机制
4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ECA注意力机制
5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合NAMAttention（提升涨点）
6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention
7.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合无参注意力SimAM（涨点神器）
8.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Criss-Cross Attention
9.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SOCA（单幅图像超分辨率）
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🚀四、检测头部改进（持续更新中）🎄🎈
1.魔改YOLOv5/YOLOv7高阶版——改进之结合解耦头Decoupled_Detect
2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合涨点Trick之ASFF（自适应空间特征融合）
🌴 持续更新中……
🚀五、空间金字塔池化（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ASPP（空洞空间卷积池化金字塔）
2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合特征提取网络RFBNet（涨点明显）
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🚀六、损失函数及NMS改进（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|将IOU Loss替换为EIOU Loss
2.目标检测算法——助力涨点 | YOLOv5改进结合Alpha-IoU
3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU
4.目标检测算法——YOLOv5将NMS替换为DIoU-NMS
5.目标检测算法——YOLOv5/v7/v8改进结合涨点Trick之Wise-IoU（超越CIOU/SIOU）
🌴 持续更新中……
🚀七、其他创新改进项目（持续更新中）🎄🎈
1.手把手教你搭建属于自己的PyQt5-YOLOv5目标检测平台（保姆级教程）
2.YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图（附详细教程）
3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SPD-Conv（低分辨率图像和小目标涨点明显）
4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之更换FReLU激活函数
5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN
🌴 持续更新中……
🚀八、算法训练相关项目（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——YOLOv7训练自己的数据集（保姆级教程）
2.人工智能前沿——玩转OpenAI语音机器人ChatGPT（中文版）
3.深度学习之语义分割算法（入门学习）
4.知识经验分享——YOLOv5-6.0训练出错及解决方法（RuntimeError）
5.目标检测算法——将xml格式转换为YOLOv5格式txt
6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小
7.人工智能前沿——6款AI绘画生成工具
8.YOLOv5结合人体姿态估计
9.超越YOLOv5，0.7M超轻量，又好又快（PP-YOLOE&PP-PicoDet）
10.目标检测算法——收藏|小目标检测的定义（一）
11.目标检测算法——收藏|小目标检测难点分析（二）
12.目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案（三）
13.人工智能前沿——「全域全知全能」新宇宙ChatGPT
14.人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享（附下载链接）
🌴 持续更新中……
🚀九、数据资源相关项目（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——小目标检测相关数据集（附下载链接）
2.目标检测算法——3D公共数据集汇总（附下载链接）
3.目标检测算法——3D公共数据集汇总 2（附下载链接）
4.目标检测算法——行人检测&人群计数数据集汇总(附下载链接)
5.目标检测算法——遥感影像数据集资源汇总（附下载链接）
6.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总（附下载链接）
7.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总 2（附下载链接）
8.目标检测算法——图像分类开源数据集汇总（附下载链接）
9.目标检测算法——医学图像开源数据集汇总（附下载链接）
10.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总1（附下载链接）
11.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总2（附下载链接）
12.目标检测算法——垃圾分类数据集汇总（附下载链接）
13.目标检测算法——人脸识别数据集汇总（附下载链接）
14.目标检测算法——安全帽识别数据集（附下载链接）
15.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总（附下载链接）
16.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总 2（附下载链接）
17.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总（附下载链接）
18.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总 2（附下载链接）
19.收藏 | 机器学习公共数据集集锦（附下载链接）
20.目标检测算法——图像分割数据集汇总（附下载链接）
21.目标检测算法——图像分割数据集汇总 2（附下载链接）
22.收藏 | 自然语言处理（NLP）数据集汇总（附下载链接）
23.自然语言处理（NLP）数据集汇总 2（附下载链接）
24.自然语言处理（NLP）数据集汇总 3（附下载链接）
25.自然语言处理（NLP）数据集汇总 4（附下载链接）
26.目标检测算法——关键点检测数据集汇总（附下载链接）
27.目标检测算法——图像去雾开源数据集汇总（速速收藏）
28.目标检测算法——图像去噪开源数据集汇总（速速收藏）
29.目标检测算法——农业作物开源数据集汇总（收藏）
🌴 持续更新中……
🚀十、论文投稿相关项目（持续更新中）🎄🎈
1.论文投稿指南——收藏|SCI论文投稿注意事项（提高命中率）
2.论文投稿指南——收藏|SCI论文怎么投？（Accepted）
3.论文投稿指南——收藏|SCI写作投稿发表全流程
4.论文投稿指南——收藏|如何选择SCI期刊（含选刊必备神器）
5.论文投稿指南——SCI选刊
6.论文投稿指南——SCI投稿各阶段邮件模板
7.人工智能前沿——深度学习热门领域（确定选题及研究方向）
8.人工智能前沿——2022年最流行的十大AI技术
9.人工智能前沿——未来AI技术的五大应用领域
10.人工智能前沿——无人自动驾驶技术
11.人工智能前沿——AI技术在医疗领域的应用
12.人工智能前沿——随需应变的未来大脑
13.目标检测算法——深度学习知识简要普及
14.目标检测算法——10种深度学习框架介绍
15.目标检测算法——为什么我选择PyTorch？
16.知识经验分享——超全激活函数解析（数学原理+优缺点）
17.知识经验分享——卷积神经网络（CNN）
18.海带软件分享——Office 2021全家桶安装教程（附报错解决方法）
19.海带软件分享——日常办公学习软件分享（收藏）
20.论文投稿指南——计算机视觉 (Computer Vision) 顶会归纳
21.论文投稿指南——中文核心期刊
22.论文投稿指南——计算机领域核心期刊
23.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术）
24.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术2）
25.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术3）
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