详细解读ChatGPT

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前言

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ChatGPT是什么？我调用了api_key对它提问，大家可以先来看一下它自己是如何介绍自己的。

一、ChatGPT的本质

chatgpt是基于语言模型的自然语言处理系统，语言模型是由数学公式构建的模型。
chatgpt只做了两件事：
1、理解自然语言，明白人类的意图。
2、产生自然语言的文本，满足人的要求。

二、语言模型的发展阶段

1、20世纪70年代，贾里尼克博士（数学、通信）研究语音识别方向，首次提出了语言模型的概念。语音识别技术利用了通信中的编码、解码等算法，后来又加入了上下文信息。20世纪90年代，彼得∙布朗利用语言模型实现了英语和法语之间的自动翻译。
2、20世纪90年代后，语言模型中加入了语法信息和语义信息，可以在不增加数据量的情况下大大提高语言模型的能力，但是计算量变得非常大，所以后来的研究人员致力于提高计算机算力及算法效率。
3、2010年前后，Google开发了深度学习的工具Google大脑：一方面，能更有效地利用计算资源，这使得语言模型能够越做越大；另一方面，也让模型计算出的概率越来越准确。语言模型的发展由此进入第三阶段。今天，计算机通过句子的语法结构，可以理解常见的名词、动词和形容词，于是，它就能理解这句话的含义。

三、语言模型的能力边界

语言模型能做的事情可以分为三类:
1、信息形式转换：这是将信息从一种形式转换为另一种形式，无论是语音识别还是机器翻译，都属于这一类。
2、根据要求产生文本：目前像回答问题、回复邮件、书写简单的段落，都属于这一类。向chatgpt提要求，让它反复修改可以提升文本质量。
3、信息精简：为论文撰写摘要、按要求进行数据分析等。

四、ChatGPT如何回答问题？

人类是如何回答问题的呢？人类遇到问题时，有三种途径能够回答。
1、知道答案直接回答；
2、根据现有知识推出答案；
3、通过实验和探索研究得出答案。
chatgpt如何回答问题呢？
1、简单问题：利用语言模型回答问题，不是一个问题对一个答案这样简单的匹配，而是对于问题给出多个答案，而且最近的内容赋予较高的权重，然后根据答案的概率排序，返回一个最可能的答案。
2、复杂问题：chatgpt回答问题、写作都基于它对语言数据库中的信息进行抽取和整合，或者说归纳总结。你输入给它什么训练数据，它就给你写出什么样的文章。

五、ChatGPT的缺陷

1、chatgpt的训练数据不足(数据未更新)导致的输出错误，写作具有明显的AI特征。
2、优质数据，优质输出。垃圾数据，垃圾输出。
3、chatgpt训练过程需要进行大量的数据标注，数据标注人员的意识形态和错误会在一定程度上影响模型的客观性。

六、ChatGPT需要的资源

1、数据：chatgpt的训练数据主要来自于互联网上的大规模文本语料库，其中包括维基百科、新闻文章、社交媒体、网络论坛等。此外，还有一些特定领域的数据集，如医疗、法律等。总之，训练数据集规模庞大，来源广泛，尽可能的涵盖了不同领域和场景的语言表达。
2、算力：训练 GPT-3 模型时，OpenAI 使用了数千块 V100 GPU 和数百块 TPU，并且每个 GPU 或 TPU 都有 16GB 或者更多的显存。而且训练过程需要多次迭代和优化，因此需要大量的计算和存储资源，以及高速的数据传输资源。
3、算法：
①分词算法：将一段文本分割成单词粒度，比如基于空格分词或者基于模式匹配分词。
②词向量算法：将每个单词转换成低维稠密向量，在计算机中无法直接操作单词，将其转换为向量能够更好的让计算机了解表意。
③序列编码算法： 例如，LSTM和GRU等循环神经网络(RNN)，能够理解先前输入的内容对后续内容有什么影响。
④解码器算法：这是生成自然语言文本的过程，类似与对数据进行自动生成，例如，Transformer等。

七、人工智能的边界在哪里？

ChatGPT的边界是人工智能的边界，而人工智能的边界是数学的边界，数学是有边界的。
1、在1931年，25岁的数学家哥德尔证明了，数学体系不可能既完备又一致。
2、上个世纪60年代末，22岁的马季亚谢维奇得出：对于某一类数学问题（不定方程整数解的问题），没有一个方法，通过有限步就能判断它有没有解。
3、图灵发明了一种叫作图灵机的装置，它能够在有限时间内，判断哪一类问题能够在有限的步骤内计算出来。