| 到今年11月份，ChatGPT就“一岁”了。以ChatGPT为代表的人工智能模型正在以惊人的速度快速迭代，甚至有科技公司宣称，ChatGPT今后可能取代人类。那么，ChatGPT的原理是什么？它真的有可能取代人类吗？今天，我用大家都熟悉的例子，让人们直观地了解这项看似玄幻的技术。  “套娃”方式 让ChatGPT实现长文本生成 英文缩写ChatGPT全名是Generative Pre-trained Transformer，翻译过来就是“生成式预训练转换器”。从这个名字我们就能看出，它是一个可以生成内容的预训练模型。什么叫生成内容呢？成语接龙游戏就是一种生成，根据前面的内容生成后面的内容。如果我说“守株待……”ChatGPT可能会生成“兔”,如果我说“声东击……” ChatGPT可能会生成“西”。这就是单字接龙的生成能力。 如果只是一个字一个字地生成，想要生成一段长文本岂不是太慢了？这就需要用到“套娃”的方法，就是每生成一个字，就把它和前面的内容组合起来，作为新的前文再去生成下一个字，如此反复，就可以生成任意长的文章。比如，开始时输入“守株待”，ChatGPT生成“兔”，然后把“守株待兔”作为新的前文，再生成下一个字。这样通过大量的单字生成和组合，任何长文本都可以生成出来。 生成内容受两个因素影响 并非随机答案 那么，ChatGPT生成出来的内容是不是完全随机呢？答案是否定的，因为生成内容受两个因素影响：一是前面的上下文，二是ChatGPT自身的语言模型。简单来说就是，相同上文不同模型会生成不同内容，相同模型不同上文也会生成不同内容，这就好像每个人脑海中对“守株待兔”后面应该连接什么字都有自己的理解是一样的。 当然，我们还希望ChatGPT生成我们想要的内容。这就需要给ChatGPT提供大量我们想要的内容，让它通过学习来改变自身的语言模型，就像重复学习“守株待兔”后面的词应该是“猛虎”。久而久之，看到“守株待兔”后，我们的脑海中第一个出现的词就是“猛虎”。ChatGPT也一样，通过学习就能逐步掌握我们想要的语言规律。 ChatGPT通过学习能自己生成新答案 学习不是简单的记忆，而是能举一反三。如果训练过“守株待兔，猛虎”，看到“守望相助，英雄辈出”也知道下一句应该是“猛虎”，这就是ChatGPT的泛化能力，就是可以应用学习的规律回答没有见过的问题，这与我们通过学习就会应用道理回答新的问题是一样的。 ChatGPT回答问题也是这样的原理，给它提供大量正确的问答范例进行学习，它就掌握了回答这个类型问题的方法，从而可以回答没有见过的新问题。这点不同于搜索引擎，属于直接在数据库里找现成答案。ChatGPT懂得回答问题的方式，然后自己能生成新答案。 不过，ChatGPT的答案不一定正确，因为它可能按照错误的规律生成虚假内容，就像我们也可能从错误例子中学习到错误的知识一样，产生不符合事实的答案。所以，我们不能盲目相信它的一面之词，而要通过多次提问来评估它的可靠性。 得益于极大的模型规模和三段训练法 ChatGPT为何能达到如此惊人的语言生成效果呢？这得益于极大的模型规模和三段训练法：首先，ChatGPT吸收了上亿条互联网数据进行无监督预训练，掌握了广泛的语言知识，然后人工设计语言交互模板规范它的行为，最后通过人工提问，不断反馈训练，提升创造力。通过这样逐步的训练，ChatGPT才能超越我们的预期，完成很多复杂的语言任务。 作为人造系统，ChatGPT也有局限性，生成的内容不可全部相信，需要人类进行监督与评估。就像任何技术一样，只能作为辅助工具而不应该也不可能取代人类创造力和意识，它终究需要人来指导运用。让我们积极而理性地看待这项科技进步，以人为本，造福社会。 转载自：科普时报 感想：ChatGPT刚开始进入我的视野的时候，觉得不就是一个智能机器人么，有什么用，而且也普及不了。后来发现是我错了，现在流行的文心一言估计也是模仿的这个的功能对我们的工作带来正面的影响。如果能够合理利用，是可以大量节约人力物力财力的。接受新生事物固然再开始的时候不太容易，但是如果大面积铺开使用不得不用的时候，就会发现它的好处。但是也不可否认，不能一味依赖人工智能，毕竟它没有人情！ | ||
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