Chat GPT可以做什么？

• 分点列条的回答问题

• 写代码或SQL

• 翻译

• 语法检查

ChatGPT官方还未公开论文，ChatGPT有一个“孪生兄弟”InstructGPT，InstructGPT有论文，可以根据InstructGPT论文推导ChatGPT的训练过程：

• ChatGPT的训练过程

• InstructGPT的训练过程

可以看到两者差距非常小，区别是两者使用的GPT版本不同。

所以看了InstructGPT论文应该就可以知道ChatGPT大致怎么被训练出来的了。

ChatGPT学习的四阶段

1 学习文字接龙

给GPT一个不完整的句子，GPT会想办法猜出这个句子接下来应该接哪字才是正确的。

怎么教一个模型做文字接龙?

文字接龙的学习是不需要人工标注的。

GPT要做的事情就是在网络上收集大量的文字，让GPT学文字接龙。

比如从网络上看到“跟人类对话”这句话，让GPT知道了“跟”后面跟“人”，“跟人”后面跟“类”，“跟人类”后面跟“对”。

“你好”这个不完整的句子后面可能接的词汇有很多，

GPT在学习做文字接龙的过程中，GPT真正输出的是一个几率分布。

比如输入“你好” ，后面跟“美”的几率，跟“高”的几率，跟“吗“的几率分别是多少。

接下来再从几率分布里随机抽取一个文字出来，几率比较高的字比较容易被抽取出来，几率比较低的字不太容易被抽取出来。

GPT的输出每一次都是不一样的。

让GPT补充一个不完整的句子，它每次补的结果都是随机性的。

每次补出来的结果都是不一样的，那学习文字接龙有什么用？

告诉GPT这是一个不完整的句子，接下来GPT想接哪个字呢？

第一个问题回答是“玉”，再将“玉”追加到第一个问题上作为新的问题再问GPT，回答“山”。

GPT的输出是随机的，GPT每次只会产生一个字。

把所有产生的结果一次输出来，这样就形成一道选择题。

但实际产生的时候，还是一个字一个字产生的。

或者回答“谁来告诉我答案呀”，因为你并没有让它回答问题，所以可能会有这个答案。

GPT看到网络上有谁说过什么句子，它都可以拿来接，所以GPT在实际的使用上并没有那么好用，那怎么引导GPT产生有用的输出？

这就进入下一个阶段，

2 由人类老师引导文字接龙的方向

需要找人类来思考想问GPT的问题，提出问题之后，还需要人工把答案标记出来，有了这些资料以后，再丢给GPT做进一步的学习。

之前GPT在网络上看到一些有用的或没用的内容，GPT它不能分辨， 反正就是照单全收。

现在由人类提供想问GPT的问题并由人类提供标准的答案。

就让GPT多读一些我们觉着有意义的语料，真正帮人类做事的有用的内容，期待它可以变成人类真正的帮手。

那我们会不会穷举所有人类可能会问到的问题呢？答案是不用的。

虽然今天ChatGPT的论文还没有出，但是看instruct GPT你会发现并没有使用非常多人为标注的问题和答案，只有数万字而已。

那为什么不需要标注非常多的问题跟答案呢

因为这些答案本来GPT是就有能力产生的，只是它不知道哪些答案是人类希望它产生的。

GPT在网络上看到各式各样的内容，所以可能会产生各式各样奇怪的答案。

人类要做的事情只是激发它本来就有的力量，叫它讲出我们希望它讲的话，所以在第二阶段，可能每种类型的问题，提供几个范例可能就足够了。

3 模仿人类老师的喜好

openai线上公开GPT api，就会有很多人使用这个api，就会有很多人不断的去问，接下来把这些问题收集好，让GPT产生这些问题的答案，因为GPT的答案是有随机性的，所以同一个问题会产生不同的答案。

接下来就由人类去标注哪些答案是好的答案，哪些答案是差的答案，人类老师并不一定要提供完整的正确答案，只需要告诉机器说哪个答案是比较好的，哪个答案是比较差的。

有了这个信息以后，接下来就要训练一个模仿老师的模型Teacher model，

这个模型的作用是给GPT的问题和GPT输出的答案输出一个分数，这个模型学习的目标就是模仿人类老师评分的标准，如果人类的标注告诉GPT，“玉山”这个答案好于“谁来告诉我”这个答案，那Teacher model模型就可以模仿人类的偏好。

4 用增强式学习向模拟老师学习

用增强式学习（Reinforcement Learning）让GPT向模拟老师学习，

比如问这个问题，回答这个答案。

这虽然是一个正确的接法，但不是人类想要的。

那现在GPT有了一个老师的模型，那就把输入的问题和答案一起丢给老师模型，这个老师模型就会学了人类的偏好。

GPT在前面的学习中知道，如果答案是一个问句，则不是一个好的答案，应该要给予低分。

那Teacher model模型输出的就是增强式学习（Reinforcement Learning）的reward。

接下来用增强式学习的技术来调整GPT参数，调整的目标就是希望得到最高的reward，即希望GPT的输出结果会让Teacher model给予高分，也就是人类会觉的满意的答案。

透过Reinforcement Learning技术让GPT可能会学到：问“世界上最高的山是哪座？“，不会再随便接一个问句，而是输出“喜马拉雅山”。

即把问题和答案都丢给Teacher model模型，这个模型会评估出一个分数比较高的答案。

GPT经过增强式学习（Reinforcement Learning）之后，就是Chat GPT了。