ChatGPT的原理与前端领域实践

一、ChatGPT 简介

ChatGPT的火爆

ChatGPT作为一个web应用，自22年12月发布，仅仅不到3个月的时间，月活用户就累积到1亿。在此之前，最快记录的保持者也需要9个月才达到月活1亿。

ChatGPT的反爬

https://chat.openai.com 因为各种政策&倾向性问题，ChatGPT目前在中国无法访问。而它又是如此火爆，所以就有大量用户通过代理、爬虫等形式来体验ChatGPT。

OpenAI不是专业做网络服务的公司，因此把反爬交给第三方公司CloudFlare去做。

CloudFlare目前全球最大CDN服务商，占比16%；而OpenAI的流量在CloudFlare中占比已经占据前二。

ChatGPT的打字效果

可以看到ChatGPT的输出是逐字输出的打字效果，这里应用到了SSE（SeverSideEvent）服务端推送的技术。一个SSE服务的Chrome开发工具化network截图：

SSE对比常见Websocket如下：

那么这种打字效果它是故意的还是不小心的？

二、ChatGPT核心原理

ChatGPT我们可以拆解成 Chat、G、P、T 这四个部分讲述。在后续内容前，我们先补充几个机器学习容易理解的概念：

1.模型：所谓模型，本质上就是一个程序（函数），类似 y=ax+bx^2，这里的a和b就是参数，比如GPT3的参数量就是175B说的就是1750亿参数的程序，ChatGLM-6B的参数量是60亿。

2.机器学习：我们平时写的函数，是人来控制的逻辑和参数，而机器学习指的是机器通过某种方式（训练）来确认参数。这个找特定参数的函数的过程，一般分别为3步：

确定函数集合：尽可能穷尽所有参数的可能，比如文章中常见的CNN、RNN、Transform等就是函数集合；
数据：通过数据集，得到评价函数好坏的方式；
执行过程的参数：比如每批次对每个函数执行多少次，最大执行多少次等，这些参数一般称为“超参”，区别于函数内的参数（算法工程师一般自嘲的调参工程师，指的是这个“超参”）

Generative 文字接龙

ChatGPT本质上是个不断递归执行的生成式的函数，下面我们来看2个例子：

Case1：萝卜青菜

当你看到萝卜青菜这4个字的时候，脑海中想的是什么？

我想大概率是各有所爱。

给到GPT的时候，GPT根据这4个字和逗号，推测出下个字的大概率是各

然后GPT会再次将萝卜青菜，各输入给自己，推测出下个字的大概率是有

这就是ChatGPT在输出文字时是逐字输出的原因，这种形式最符合LLM运行的底层原理，在用户体验上也能让用户更快看到第一个字，体验上接近聊天而不是阅读。它是故意的。这里我们得到第一个结论：

ChatGPT（模型 / Fn）的运行原理是每次输入文本（包含上次返回的内容），预测输出后续1个字词。

Case2：书呆子

举个【原创】前端技术十年回顾文章中的例子：

在这个例子中，为什么输出是“欺负一样”？

从全文中看，这里的主体应该是前端技术，单纯考虑前端技术和就像在小学被，我们可以想出“推广”、“普及。即使不考虑“前端技术”，单纯从就像在小学被，还有可能推测出后文是“教育”、“表扬”。都很难联想到“欺负”。

这里出现“欺负”，很大原因是在前文中欺负（就像，这几个关键字的影响远大于前端技术。所以我们得到第二个结论：

在生成式语言模型中，上文单词离得越远，对生成结果的影响就越小

文字接龙VS完形填空

这里补充下GPT类似的BERT，他们都是基于后面提到的Transform结构，他们的对比如下，总的来说，文字接龙更服务人类大部分情况下的语言模式，因此像马斯克也更青睐于这种第一性原理的东西。

Transform 注意力机制

Case3：绿洲

在这个Case中，绿洲的出现，反而不是因为最近的寻找新的，而是3句话之前的沙漠和骆驼。这里就不得不提到大名鼎鼎的Transform结构，这是Google在2017年在一篇论文《Attention is all you need》首次提出的一种类神经网络结构，它和核心是自注意力机制，用来解决长距离文本的权重问题。

作者不是机器学习专业，就不展开说了，建议看相关论文和讲解的文章。

Pretrained 预训练

通过前面的文字接龙模式，用大量数据喂出来的预训练模型，使其具备通用的语言能力，这里的预训练有2层含义：

能完成各种通用NLP任务（分类、排序、归纳等等）
稍加微调训练，能完成特定领域的语言任务（不必从头开始）

Chat 对话（通过Finetuning实现）

因为预训练是无人类的监督，因此通用模型不一定按照聊天形式返回文本，因为它的训练素材包罗万象，比如我说今天天气差，它根据历史的经验：今天天气差的表述方式有下面几种，就会输出这句话的不同的表述，而不是像聊天一样跟我一起吐槽。下面的OpenAI的GPT3模型对今天天气差的输出：

要让GPT3像聊天一样输出，就需要有针对性的对它就行微调（fine-tuning）训练，例如通过特定的问答结构的语料训练：

能聊天之后，想要上线，就必须给模型上枷锁，不能回答和人类价值观不符的内容，否则资本主义的铁拳也会降临

OpenAI通过人工标注和强化训练的方式提升ChatGPT回答质量并校正它的价值观倾向，想要更多了解这块内容，可以了解下ChatGPT背后的算法模型。

三、ChatGPT的应用

OpenAI官方给到了49个常见的ChatGPT应用场景：
https://openai.com/blog/chatgpt

总的来说可以分为：

文案创作
提炼总结
代码编写
语言美化/跨语言转换
角色扮演

对于前端开发同学来说，最关注它的代码能力。正好在一个小程序转taro重构的项目中体验了ChatGPT的能力：

1. 能理解小程序模板语法，并转换出ts的taro组件

2. 理解小程序页面逻辑，并修正props

小程序的页面逻辑page.js是独立于index.wxml的，在得到纯wxml生成的taro组件后，把page.js的代码合并进去

3. 可以补充知识，教它举一反三特有的语法

HiBox融合ChatGPT

这么好的能力，应该如何沉淀呢？

我们首先想到了VSCode插件，刚好HiBox本身有登录态、自定义Webview、远程配置化的能力，那就将ChatGPT集成到HiBox中（太酷啦），Node端接入ChatGPT的接口，通过Webview前端实现一个聊天窗，再通过配置系统集成常用的Prompt，这样前端开发就能通过VSCode方便地用到ChatGPT的能力。整体结构如下：

数据源方面，也从爬虫版本ChatGPT，逐步切换到API代理服务中，代理服务接入GPT3.5的模型能力，整体体验非常接近ChatGPT。代理服务文档：
https://joyspace.jd.com/pages/yLnDY3B5UJ1rXP8UYrN6

HiBox的ChatGPT目前仅需erp登录即可免费使用，更多使用方式和安装方式：HiBox快速开始

私域数据集成

在使用ChatGPT的过程中，也注意到2个问题：

公司敏感的代码和信息不能传给ChatGPT
特定领域的非敏感知识，比如水滴模板，ChatGPT没学习过

首先想到的是，采用微调（fine-tuning）的方式，将私域数据数据集成到大语言模型（LLM）中，然后私有化部署在公司的服务器上，这样任意代码和文档都可以发送给它，我们尝试了下面2种方式：

GPT3 fine-tuning

一是通过OpenAI官网提到的GPT3的fine-tuning接口，将私域数据传给OpenAI，OpenAI在他们的服务器里微调训练，然后部署在OpenAI的服务器中，整个过程是黑盒。

ChatGLM-6B fine-tuning

二是用清华开源的ChatGLM-6B作为基础模型，在公司的九数平台上申请GPU机器，将私域数据通过LORA的方式微调得到LORA权重，然后自己部署，整个过程完全私有化。

GPT3.5 langChain

上面的两种方式总的来说，部署后的推理效果都很难达到GPT3.5-API的效果，因此我们最后尝试了embedding外挂知识库的方式。使用开源的langchain处理文档切割、向量化存储、向量化匹配等。数据还是会暴露给OpenAI。

四、LLM现状和展望

LLM大爆发

其实在20年GPT3出来之后，机器学习的大部分头部都意识到了这条路线的可行性，积极地在跟进了：

这里专门讲下百度，据公开可靠的文档，百度早在2019年就推出了Ernie（对标谷歌Bard，Ernie和bard在动画Muppet中是1对兄弟），确实是国内最早接入LLM的玩家。百度走的和谷歌一样，是BERT的完形填空的路线，因为在2018~2019年的时间点，GPT一代刚刚问世，第一代的GPT对比各方面都不如BERT，再加上百度和谷歌一样在搜索引擎方面沉淀较多，因此选择的路线是BERT。

近期羊驼系列和国内大语言模型也在大爆发：

LLM应用现状&趋势

平台化

LLM的角色扮演能力可能是下个人机交互变革的关键点，OpenAI也推出了Plugin模型，通过插件，用户可以通过一句自然语言聊天就买一张机票，搜索想看的文章。有人说这是类似AppStore发布的IPhone时刻：

自驱动、能力集成

类似Auto-GPT，langchain等，通过约定特性的模板，可以让ChatGPT返回执行特定命令的文本，例如和ChatGPT约定如果要搜索的时候，返回[search: 搜索内容]，然后在客户端通过正则匹配 /[search:(.*?)]/，拿到对应的内容执行搜索，再将结果返回给ChatGPT整理最终答案。

虚拟一个例子：

1. user: 深圳明天的天气怎么样？
2. chatgpt（触发知识限制2021年，返回约定的搜索格式）：[search:2023年4月27日的深圳天气]
3. user接收到正则匹配触发搜索，打开无头浏览器搜索百度并取第1条结果：2023年4月27日星期四深圳天气:多云,北风,风向角度:0°风力1-2级,风速:3km/h,全天气温22℃~27℃,气压值:1006,降雨量:0.0mm,相对湿度:84%,能见度:25km,紫外线指数:4, 日照...
4. user（将搜索的内容连带问题第二次发给ChatGPT）: 深圳明天的天气怎么样？可参考的数据：2023年4月27日星期四深圳天气:多云,北风,风向角度:0°风力1-2级,风速:3km/h,全天气温22℃~27℃,气压值:1006,降雨量:0.0mm,相对湿度:84%,能见度:25km,紫外线指数:4, 日照...
5. chatgpt（根据问题和上下文，输出人类语言的表达）: 深圳明天的天气还可以，整体多云为主，气温22℃~27℃

多模态

4月份发布的GPT4已经具备图像识别的能力，下面的Case是主持人用一致设计稿草图生成前端页面的过程。经典“前端已死”时刻：

LLM的局限

虽然我们看到ChatGPT的技术强大，但是也要审慎看待它的局限，它本质上是个基于历史数据的经验主义的模仿人类的文字输出函数。

例如，ChatGPT完全做不了4位数的乘法运算，它大概率会根据6乘和7等于这2块关键信息，得到答案是以2结尾，根据4和乘以3这2块关键信息，得到答案是以1开头，而中间的随机性完全收敛不到正确的答案，不管是ChatGPT和GPT4都是一样的情况：

再比如问它特别小众、普通人也容易错的专业领域知识，它也会根据大部分普通人的错误答案输出错误答案：

比如在V8 Promise源码全面解读，其实你对Promise一无所知文章中一个很奇葩的题目，下面的代码会打印什么？

Promise.resolve().then(() => {console.log(0);return Promise.resolve(4)
}).then(res => {console.log(res);
})Promise.resolve().then(() => {console.log(1);
}).then(() => {console.log(2);
}).then(() => {console.log(3);
}).then(() => {console.log(5);
}).then(() => {console.log(6);
})

大部分人都会回答：0、1、4、2、3、5、6
GPT3.5的回答：0、1、4、2、3、5、6
GPT4的回答：0、1、2、3、4、5、6

只有GPT-4的回答正确，但是即使它的回答正确，它的具体分析也是错误，因为它可能在某个场景学习过类似答案，但是它并不“理解”，后面的分析内容也是大部分人容易错的分析