0、 前言

11月30日，OpenAI推出了一個名為ChatGPT的AI聊天機器人，可以供公眾免費測試，短短幾天就火爆全網(wǎng)。

從頭條、公眾號上多個宣傳來看，它既能寫代碼、查BUG，還能寫小說、寫游戲策劃，包括向?qū)W校寫申請書等，貌似無所不能。

本著科(好)學(xué)(奇)的精神，抽了一些時間對ChatGPT進行了了測試驗證，并且 **梳理了一下ChatGPT為什么能這么"強"**。

由于筆者并沒有專業(yè)學(xué)過AI，同時精力受限，所以 短時間內(nèi)就不會再有AI-003類似更深入到技術(shù)的篇章了，了解 001、002就已經(jīng)超出普通吃瓜群眾的范疇了。

本篇會有較多技術(shù)名詞，我會盡量降低其理解難度。

同時，由于非AI專業(yè)出身，如有錯漏、敬請指出。

致謝：非常感謝X同學(xué)、Z同學(xué)兩位大牛的審稿，尤其感謝X同學(xué)的專業(yè)性堪誤

1、什么是GPT

ChatGPT?里面有兩個詞，一個是Chat?，指的是可以對話聊天。另外一個詞，就是GPT。

GPT?的全稱，是Generative Pre-Trained Transformer（生成式預(yù)訓(xùn)練Transfomer模型）。

可以看到里面一共3個單詞，Generative?生成式、Pre-Trained?預(yù)訓(xùn)練、和Transformer。

有讀者可能會注意到，我上面沒有給Transformer翻譯中文。

因為Transformer是一個技術(shù)專有名詞，如果硬翻譯 ，就是變壓器。但是會容易失去本意，還不如不翻譯。

在下面第3章節(jié)會再講解一下Transformer。

2、GPT之技術(shù)演進時間線

GPT從開始至今，其發(fā)展歷程如下：

2017年6月，Google發(fā)布論文《Attention is all you need》?，首次提出Transformer模型，成為GPT發(fā)展的基礎(chǔ)。 論文地址： https://arxiv.org/abs/1706.03762

2018年6月,OpenAI 發(fā)布論文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》(通過生成式預(yù)訓(xùn)練提升語言理解能力)?，首次提出GPT模型(Generative Pre-Training)。論文地址： https://paperswithcode.com/method/gpt 。

2019年2月，OpenAI 發(fā)布論文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》（語言模型應(yīng)該是一個無監(jiān)督多任務(wù)學(xué)習(xí)者），提出GPT-2模型。論文地址: https://paperswithcode.com/method/gpt-2

2020年5月，OpenAI 發(fā)布論文《Language Models are Few-Shot Learners》(語言模型應(yīng)該是一個少量樣本(few-shot)學(xué)習(xí)者，提出GPT-3模型。論文地址： https://paperswithcode.com/method/gpt-3

2022年2月底，OpenAI 發(fā)布論文《Training language models to follow instructions with human feedback》（使用人類反饋指令流來訓(xùn)練語言模型）?，公布Instruction GPT模型。論文地址： https://arxiv.org/abs/2203.02155

2022年11月30日，OpenAI推出ChatGPT模型，并提供試用，全網(wǎng)火爆。見：AI-001-火爆全網(wǎng)的聊天機器人ChatGPT能做什么

3、GPT之T-Transformer(2017)

在第1小節(jié)中，我們說到Transformer是沒有合適的翻譯的。

但是Transfomer?卻是GPT(Generative Pre-Training Transfomer)中最重要、最基礎(chǔ)的關(guān)鍵詞。

（注：GPT的Transformer相比google論文原版Transformer是簡化過的，只保留了Decoder部分，見本文4.3小節(jié)）

3.1、重點在好，還是重點在人？

就像好人，最關(guān)鍵的是好?，還是人？

讀者們，是好嗎？

一個稍穩(wěn)妥的答復(fù)是：既不是好，也不是人；既是好，也是人。

唔，有點繞，那么說人話一點，展開： 語義上，重點在好； 基礎(chǔ)和前提上，重點在人。

3.2、對不起，你是個好人

再延展一下，那"對不起，你是個好人"呢？

語義的重點，變成是對不起。但是語義的前提，還是人。

3.3、回歸正題，Transfomer是什么

這篇《十分鐘理解Transfomer》( https://zhuanlan.zhihu.com/p/82312421 ） 可以看一下。

看懂了可以忽略我接下來關(guān)于Transfomer的內(nèi)容，直接跳到第4章節(jié)。如果沒太看懂，可以看下我的理解，對你或許有一定參考作用。

3.3.1、上一代RNN模型的重大缺陷

在Transformer模型出來前，RNN模型(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是典型的NLP模型架構(gòu)，基于RNN還有其他一些變種模型（忽略其名字，Transformer出來后，已經(jīng)不再重要了），但是都存在相同的問題，并沒能很好解決。

RNN的基本原理是，從左到右瀏覽每個單詞向量(比如說this is a dog)，保留每個單詞的數(shù)據(jù)，后面的每個單詞，都依賴于前面的單詞。

RNN的關(guān)鍵問題：前后需要順序、依次計算?？梢韵胂笠幌拢槐緯?、一篇文章，里面是有大量單詞的，而又因為順序依賴性，不能并行，所以效率很低。

這樣說可能大家還是不容易理解，我舉一個例子(簡化理解，和實際有一定出入）：

在RNN循環(huán)中，You are a good man這句話，需要如何計算呢？

1)、You和You are a good man?計算，得到結(jié)果集$You

2)、基于$You?的基礎(chǔ)上，再使用Are和You are a good man?，計算得出$Are

3)、基于$You、$Are?的基礎(chǔ)，繼續(xù)計算$a

4)、依此類推，計算$is、$good、$man?，最終完成You are a good man的所有元素的完整計算

可以看到，計算過程是一個一個、順次計算，單一流水線，后面的工序依賴前面的工序，所以非常慢

3.3.2、Transformer之All in Attention

前面我們提到，2017年6月，Google發(fā)布論文《Attention is all you need》?，首次提出Transformer模型，成為GPT發(fā)展的基礎(chǔ)。 論文地址： https://arxiv.org/abs/1706.03762

從其標(biāo)題《Attention is all you need》?你就能知道，Transfomer其實主張是"All in Attention"。

那么什么是Attention（注意力）呢？

在《Attention is all you need》論文中，可以看到其定義如下：

自我注意(self-Attention)，有時稱為內(nèi)部注意，是一種將單個序列的不同位置聯(lián)系起來的注意力機制，以便計算序列的表示。自我注意已成功地應(yīng)用于閱讀理解、抽象概括、語篇包含和學(xué)習(xí)任務(wù)無關(guān)的句子表示等多種任務(wù)中

簡單理解，就是單詞與單詞之間的關(guān)聯(lián)度，通過注意力(Attention) 這個向量來描述。

比如說You are a good man?(你是個好人)，AI在分析You的注意力向量時，可能是這么分析的：

從Your are a good man?這句話中，通過注意力機制進行測算，You和You（自身）的注意力關(guān)聯(lián)概率最高(0.7,70%)?，畢竟 你(you)首先是你(you)；于是You,You的注意力向量是 0.7

You和man（人）的注意力關(guān)聯(lián)其次(0.5，50%)?，你(you)是個人(man),，于是You,man的注意力向量是0.5

You和good(好)的注意力關(guān)聯(lián)度?再次(0.4,40%)，你在人的基礎(chǔ)上，還是一個好(good)人。于是You,good的注意力向量值是0.4

You,are?向量值是 0.3；You,a的向量值是0.2。

于是最終You的注意力向量列表是【0.7 、 0.3、0.2、0.4、0.5】（僅本文舉例）。

3.4、論文中對attention和Transfomer的價值描述

在論文中，google對于attention和transfomer的描述，主要強調(diào)了傳統(tǒng)模型對順序依賴存在，Transformer模型可以替代當(dāng)前的遞歸模型，消減對輸入輸出的順序依賴。

3.5、Transformer機制的深遠意義

Transformer問世后，迅速取代循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN的系列變種，成為主流的模型架構(gòu)基礎(chǔ)。

如果說 可以并行、速度更快都是技術(shù)特征，讓行外人士、普羅大眾還不夠直觀，那么從 當(dāng)前ChatGPT的震憾效果就可以窺知一二。

**Transformer從根本上解決了兩個關(guān)鍵障礙，其推出是變革性的、革命性的**。

3.5.1、擺脫了人工標(biāo)注數(shù)據(jù)集（大幅降低人工數(shù)量 ）

這個關(guān)鍵障礙就是：過往訓(xùn)練我們要訓(xùn)練一個深度學(xué)習(xí)模型，必須使用大規(guī)模的標(biāo)記好的數(shù)據(jù)集合(Data set)來訓(xùn)練，這些數(shù)據(jù)集合需要人工標(biāo)注，成本極高。

打個比方，就是機器學(xué)習(xí)需要大量教材，大量輸入、輸出的樣本，讓機器去學(xué)習(xí)、訓(xùn)練。這個教材需要量身制定，而且需求數(shù)量極大。

好比 以前要10000、10萬名老師編寫教材，現(xiàn)在只需要10人，降低成千上萬倍。

那么這塊是怎么解決的呢？簡單描述一下，就是通過Mask機制，遮擋已有文章中的句段，讓AI去填空。

好比是一篇已有的文章、詩句，擋住其中一句，讓機器根據(jù)學(xué)習(xí)到的模型，依據(jù)上一句，去填補下一句。

如下圖示例：

這樣，很多現(xiàn)成的文章、網(wǎng)頁、知乎問答、百度知道等，就是天然的標(biāo)注數(shù)據(jù)集了(一個字，超省錢）。

3.5.2、化順序計算為并行計算，巨幅降低訓(xùn)練時間

除了人工標(biāo)注之外，在3.3.1小節(jié)中提到RNN的重大缺陷，就是順序計算，單一流水線的問題。

Self-Attention機制，結(jié)合mask機制和算法優(yōu)化，使得 一篇文章、一句話、一段話能夠并行計算。

還是以You are a good man舉例，可以看到，計算機有多少，Transformer就能有多快：

4、GPT(Generative Pre-Training)-2018年6月

接下來，就到了ChatGPT的前世-GPT(1)了。

2018年6月,OpenAI 發(fā)布論文Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》(通過生成式預(yù)訓(xùn)練提升語言理解能力)?，首次提出GPT模型(Generative Pre-Training)。論文地址： https://paperswithcode.com/method/gpt 。

4.1、GPT模型的核心主張1-預(yù)訓(xùn)練(pre-training)

GPT模型依托于Transformer解除了順序關(guān)聯(lián)和依賴性的前提，提出一個建設(shè)性的主張。

先通過大量的無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練(Unsupervised pre-training)，

注：無監(jiān)督是指不需要人介入，不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)集（不需要教材和老師）的預(yù)訓(xùn)練。

再通過少量有監(jiān)督微調(diào)（Supervised fine-tunning)，來修正其理解能力。

4.1.1、打個比方

打個比方，就好像我們培養(yǎng)一個小孩，分了兩個階段：

1)、大規(guī)模自學(xué)階段（自學(xué)1000萬本書，沒有老師）：給AI提供充足的算力，讓其基于Attention機制，自學(xué)。

2)、小規(guī)模指導(dǎo)階段(教10本書)：依據(jù)10本書，舉一反"三"

4.1.2、論文開篇的描述

所謂開宗明義，從開篇introduction中，也可看到GPT模型對于監(jiān)督學(xué)習(xí)、手動標(biāo)注數(shù)據(jù)的說明。

4.2、GPT模型的核心主張2-生成式(Generative)

在機器學(xué)習(xí)里，有判別式模式(discriminative model)和生成式模式(Generative model)兩種區(qū)別。

GPT(Generative Pre-Training)顧名思義，采用了生成式模型。

生成式模型?相比判別式模型更適合大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí) ，后者更適合精確樣本(人工標(biāo)注的有效數(shù)據(jù)集）。要**更好實現(xiàn)預(yù)訓(xùn)練(Pre-Training)**，生成式模式會更合適。

注：本小節(jié)重點在于上面一句話（更適合大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)），如果覺得理解復(fù)雜，本小節(jié)下面可不看。

在wiki生成式模型的材料里（ https://en.wiki敏pedia感.org/wiki/Generative_model ） ，舉了一個如下說明兩者的區(qū)別：

單看上面可能不容易看懂，這里補充解釋下。

上面的意思是說，假設(shè)有4個樣本：

那么生成式(Generative Model)的特征就是概率不分組（計算樣本內(nèi)概率，除以樣本總和），以上表為例，發(fā)現(xiàn)x=1，y=0的總共有1個，所以會認為x=1,y=0的幾率為1/4(樣本總數(shù)為4)。

同樣的，x=2,y=0的總共有2個，則x=2,y=0的概率 為2/4.

而判別式(Discriminative Model)的特征則是**概率分組計算（計算組內(nèi)概率 ，除以組內(nèi)總和)**。 以上表為例，x=1，y=0一共有1個，同時x=1的分組一共有2個sample，所以其概率為 1/2。

同樣的，x=2,y=0的總共有2個。且同時x=2的分組共有2個sample，則x=2,y=0的概率 為2/2=1（即100%)。

4.3、GPT相比原版Transfomer的模型改進

下面是GPT的模型說明，GPT訓(xùn)練了一個12層僅decoder的解碼器（decoder-only,沒有encoder)，從而使得模型更為簡單。

注1：google論文《Attention is all you need》原版Transformer中，包含Encoder和Decoder兩部分，前者(Encoder)對應(yīng)的是 翻譯，后者(Decoder)對應(yīng)的是 生成。

注2：google以Encoder為核心，構(gòu)建了一個BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,雙向編碼生成Transformer)?模型。里面的雙向(Bidirectional)?，是指BERT是同時使用上文和下文預(yù)測單詞，因此 BERT 更擅長處理自然語言理解任務(wù) (NLU)。

注3：本小節(jié)要點，GPT基于Transformer，但是相比Transformer又簡化了模型，去掉了Encoder，只保留了Decoder。同時，相比BERT的上下文預(yù)測(雙向)，GPT主張僅使用單詞的上文預(yù)測單詞（單向），從而使模型更簡單、計算更快，更適合于極致的生成，并因此GPT更擅長處理自然語言生成任務(wù) (NLG)，也就是我們在AI-001-火爆全網(wǎng)的聊天機器人ChatGPT能做什么發(fā)現(xiàn)的，ChatGPT很擅長寫"作文"、編瞎話。 理解本段后，本小節(jié)后面的可不看。

注4：從模擬人類來看，GPT的機制得更像真實人類。因為人類也是根據(jù)上文(前面說的)來推測下文(即說后面的），所謂說出去的話就像潑出去的水，人類也是沒辦法根據(jù)后面說的話，來調(diào)整前面說的話的，即使說錯了，惡語傷人心，也只能基說出去的話(上文)進行補救、解釋。

4.3.1、架構(gòu)圖對比

下圖為Transfomer模型架構(gòu)和GPT模型架構(gòu)的對比（分別來自論文《Attention is all you need》和《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》）

4.4、GPT模型的訓(xùn)練規(guī)模

前面提到生成式模式更有利于大數(shù)據(jù)集的Pre-Training預(yù)訓(xùn)練，那么GPT使用了多大規(guī)模的data set(數(shù)據(jù)集)呢？

論文中有提到，它采用了一個名為BooksCorpus的數(shù)據(jù)集，包含了超過7000本未發(fā)表書籍。

5、GPT-2(2019年2月)

2019年2月，OpenAI 發(fā)布論文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》（語言模型應(yīng)該是一個無監(jiān)督多任務(wù)學(xué)習(xí)者），提出GPT-2模型。論文地址: https://paperswithcode.com/method/gpt-2

5.1、GPT-2模型相比GPT-1的核心變化

前面提到，GPT的核心主張有Generative(生成式)、Pre-Training。同時，GPT訓(xùn)練有兩步：

1)、大規(guī)模自學(xué)階段（Pre-Training預(yù)訓(xùn)練,自學(xué)1000萬本書，沒有老師）：給AI提供充足的算力，讓其基于Attention機制，自學(xué)。

2)、小規(guī)模指導(dǎo)階段(fine-tuning微調(diào)，教10本書)：依據(jù)10本書，舉一反"三"

GPT-2的時候，OpenAI將有監(jiān)督fine-tuning微調(diào)階段給直接去掉了，將其變成了一個無監(jiān)督的模型。

同時，增加了一個關(guān)鍵字**多任務(wù)(multitask)**，這點從其論文名稱《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》（語言模型應(yīng)該是一個無監(jiān)督多任務(wù)學(xué)習(xí)者）也可看出。

5.2、為什么這么調(diào)整？試圖解決zero-shot問題

GPT-2為什么這么調(diào)整？從論文描述來看，是為了嘗試解決**zero-shot(零次學(xué)習(xí)問題)**。

zero-shot(零次學(xué)習(xí))是一個什么問題呢？簡單可理解為推理能力。就是指面對未知事物時，AI也能自動認識它，即具備推理能力。

比如說，在去動物園前，我們告訴小朋友，像熊貓一樣，是黑白色，并且呈黑白條紋的類馬動物就是斑馬，小朋友根據(jù)這個提示，能夠正確找到斑馬。

5.3、multitask多任務(wù)如何理解？

傳統(tǒng)ML中，如果要訓(xùn)練一個模型，就需要一個專門的標(biāo)注數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練一個專門的AI。

比如說，要訓(xùn)練一個能認出狗狗圖像的機器人，就需要一個標(biāo)注了狗狗的100萬張圖片，訓(xùn)練后，AI就能認出狗狗。這個AI，是專用AI，也叫single task。

而multitask?多任務(wù)，就是主張不要訓(xùn)練專用AI，而是喂取了海量數(shù)據(jù)后，任意任務(wù)都可完成。

5.4、GPT-2的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練規(guī)模

數(shù)據(jù)集增加到800萬網(wǎng)頁，40GB大小。

而模型自身，也達到最大15億參數(shù)、Transfomer堆疊至48層。簡單類比，就像是模擬人類15億神經(jīng)元（僅舉例，不完全等同）。

6、GPT-3(2020年5月)

2020年5月，OpenAI 發(fā)布論文《Language Models are Few-Shot Learners》(語言模型應(yīng)該是一個少量樣本(few-shot)學(xué)習(xí)者），提出GPT-3模型。論文地址： https://paperswithcode.com/method/gpt-3

6.1、GPT-3的突破式效果進展

論文中對于效果是這么描述的:

1、GPT-3在翻譯 、問題回答和完形填空中表現(xiàn)出強大的性能，同時能夠解讀單詞、句子中使用新單詞或執(zhí)行3位數(shù)算訂。

2、GPT-3可以生成新聞文章的樣本，人類已然區(qū)分不出來。

如下圖：

6.2、GPT-3相比GPT-2的核心變化

前面提到GPT-2在追求無監(jiān)督、zero-shot（零次學(xué)習(xí)），但是其實在GPT-2論文中，OpenAI也提出結(jié)果不達預(yù)期。這顯然是需要調(diào)整的，于是GPT-3就進行了相關(guān)調(diào)整。 從標(biāo)題《Language Models are Few-Shot Learners》(語言模型應(yīng)該是一個少量樣本(few-shot)學(xué)習(xí)者)也可看出。

說白了，zero-shot（零次學(xué)習(xí)）不靠譜。

并且，在訓(xùn)練過程中會對比Zero-shot?零次學(xué)習(xí) ；One-shot(單一樣本學(xué)習(xí))、Few-shot(少量樣本學(xué)習(xí))?，以及fine-tuning人工微調(diào)的方式。

最后在多數(shù)情況下，few-shot(少量樣本）?的綜合表現(xiàn)，是在無監(jiān)督模式下最優(yōu)的，但稍弱于fine-tuning微調(diào)模式。

從下述論文表格、圖形中，也可看出few-shot?是綜合表現(xiàn)僅弱于fine-tuning微調(diào)的。

6.3、GPT-3的訓(xùn)練規(guī)模

GPT-3采用了過濾前45TB的壓縮文本，并且在過濾后也仍有570GB的海量數(shù)據(jù)。

在模型參數(shù)上，從GPT-2的15億，提升到1750億，翻了110多倍；Transformer Layer也從48提升到96。

7、Instruction GPT(2022年2月)

2022年2月底，OpenAI 發(fā)布論文《Training language models to follow instructions with human feedback》（使用人類反饋指令流來訓(xùn)練語言模型）?，公布Instruction GPT模型。論文地址： https://arxiv.org/abs/2203.02155

7.1、Instruction GPT相比GPT-3的核心變化

Instruction GPT是基于GPT-3的一輪增強優(yōu)化，所以也被稱為GPT-3.5。

前面提到，GPT-3?主張few-shot少樣本學(xué)習(xí)，同時堅持無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

但是事實上,few-shot?的效果，顯然是差于fine-tuning監(jiān)督微調(diào)的方式的。

那么怎么辦呢？ 走回fine-tuning監(jiān)督微調(diào)？顯然不是。

OpenAI給出新的答案： 在GPT-3的基礎(chǔ)上，基于人工反饋(RHLF）訓(xùn)練一個reward model(獎勵模型)?,再用reward model(獎勵模型，RM)去訓(xùn)練學(xué)習(xí)模型。

天啦嚕，夭壽了。。要用機器(AI)來訓(xùn)練機器(AI)了。。

7.2、Insctruction GPT的核心訓(xùn)練步驟

Instruction GPT一共有3步：

1)、對GPT-3進行**fine-tuning(監(jiān)督微調(diào))**。

2)、再訓(xùn)練一個Reward Model(獎勵模型，RM)

3)、最后通過增強學(xué)習(xí)優(yōu)化SFT

值得注意的是，第2步、第3步是完全可以迭代、循環(huán)多次進行的。

7.3、Instruction GPT的訓(xùn)練規(guī)模

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)規(guī)模同GPT-3（見6.3小節(jié)），只是在其基礎(chǔ)上增加了3個步驟（監(jiān)督微調(diào)SFT、獎勵模型訓(xùn)練Reward Model，增強學(xué)習(xí)優(yōu)化RPO)。

下圖中l(wèi)abeler是指OpenAI雇傭或有相關(guān)關(guān)系的**標(biāo)注人員(labler)**。

而customer?則是指GPT-3 API的調(diào)用用戶（即其他一些機器學(xué)習(xí)研究者、程序員等）。

本次ChatGPT上線后據(jù)說有百萬以上的用戶，我們每個人都是其customer?，所以可以預(yù)見，未來GPT-4發(fā)布時，其customer規(guī)模至少是百萬起。

8、ChatGPT(2022年11月）

2022年11月30日，OpenAI推出ChatGPT模型，并提供試用，全網(wǎng)火爆。

見：AI-001-火爆全網(wǎng)的聊天機器人ChatGPT能做什么

8.1、ChatGPT和Instruction GPT

ChatGPT和InstructionGPT本質(zhì)上是同一代際的，僅僅是在InstructionGPT的基礎(chǔ)上，增加了Chat功能，同時開放到公眾測試訓(xùn)練，以便產(chǎn)生更多有效標(biāo)注數(shù)據(jù)。

8.2、【重要，建議瀏覽下面推薦的視頻】從人的直觀理解上，補充解釋一下ChatGPT的核心原理

可參考 臺大教授李宏毅的視頻《ChatGPT是怎么煉成的？GPT社會化過程》，講得很好。

https://www.inside.com.tw/article/30032-chatgpt-possible-4-steps-training

GPT是單向生成，即根據(jù)上文生成下文。

比如說有一句話：

向GPT模型給出輸入 你好，下面一個字是接你好嗎？你好帥？你好高？你好美？等等，GPT會計算出一個概率，給出最高的那個概率作為回答。

依此類推，如果給出一個指令（或稱為Prompt)，ChatGPT也會依據(jù)上文（prompt)進行推算下文（回答），同時選擇一個最大概率的上文進行回答。

如下圖：

9、小結(jié)

總結(jié)：

1)、2017年，谷歌發(fā)布論文《Attention is all you need》，提出Transformer模型，為GPT鋪就了前提。

2)、2018年6月，OpenAI發(fā)布了GPT生成式預(yù)訓(xùn)練模型，通過BooksCorpus大數(shù)據(jù)集（7000本書）進行訓(xùn)練，并主張通過大規(guī)模、無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練（pre-training)+有監(jiān)督微調(diào)(fine-tuning)進行模型構(gòu)建。

3)、2019年2月，OpenAI發(fā)布GPT-2模型，進一步擴大了訓(xùn)練規(guī)模(使用了40GB數(shù)據(jù)集，最大15億參數(shù)(parameters))。同時在思路上，去掉了fine-tuning微調(diào)過程，強調(diào)zero-shot(零次學(xué)習(xí))和multitask(多任務(wù))。但是最終zero-shot效果顯著比不上fine-tuning微調(diào)。

4)、2020年5月，OpenAI發(fā)布GPT-3模型，進一步擴大了**訓(xùn)練規(guī)模(使用了570GB數(shù)據(jù)集，和1750億參數(shù))**。同時采取了few-shot(少量樣本）學(xué)習(xí)的模式，取得了優(yōu)異效果。 當(dāng)然，在實驗中同步對比了fine-tuning，比fine-tuning效果略差。

5)、2022年2月，OpenAI發(fā)布Instruction GPT模型，此次主要是在GPT-3的基礎(chǔ)上，增加了監(jiān)督微調(diào)(Supervised Fine-tuning)環(huán)節(jié)，并且基于此，進一步加入了Reward Model獎勵模型，通過RM訓(xùn)練模型來對學(xué)習(xí)模型進行RPO增強學(xué)習(xí)優(yōu)化。

6)、2022年11月30日，OpenAI發(fā)布ChatGPT模型，可以理解為一個多輪迭代訓(xùn)練后的InstructionGPT，并在此基礎(chǔ)上增加了Chat對話聊天功能。

10、未來將來(GPT-4 or ?)

從種種跡象來看，GPT-4或許將于2023年亮相？它會有多強大呢？

同時ChatGPT的效果，牽引了業(yè)界眾多目光，想必接下來更多基于GPT的訓(xùn)練模型及其應(yīng)用，會更加百花齊放。

未來將來，拭目以待。

部分參考資料

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