什么是 ChatGPT？与 ChatGPT 聊聊机器人背后的方法

什么是聊天 GPT？

ChatGPT 是 OpenAI 开发的一个模型，是一种先进的 AI 对话代理。它是 GPT-4 模型的一个实例，属于 Generative Pretrained Transformer 系列的一部分。

ChatGPT 的核心是利用机器学习技术根据收到的输入生成类似人类的文本。它可以理解对话的背景、回答问题、提供解释，甚至可以生成故事或诗歌等创意内容。

ChatGPT 中的“GPT”代表“生成式预训练变压器”，它代表了为其提供支持的基础技术：

• 生成性表示模型生成文本的能力，而不仅仅是理解或分类文本的能力。
• 预训练表示模型已经经历了初始训练阶段，从大量的互联网文本中学习。
• Transformer是指所使用的模型架构类型，有助于理解输入文本的上下文。

这些技术的组合使得 ChatGPT 能够生成与自然人类对话非常相似的有意义的响应。

ChatGPT 为何重要？

ChatGPT 在许多领域都像是一种革命性的工具。它能够理解和生成类似人类的文本，应用范围似乎无穷无尽。它是客户服务和沟通、内容生成、教育、研究、语言学习、数据科学等领域的宝贵工具。

仅举一个 ChatGPT 有多么有用的例子，请查看我们关于使用 ChatGPT 进行数据科学项目的指南。

到目前为止，我们只是触及了 ChatGPT 等大型语言模型的皮毛。然而，该工具已经证明它可以帮助节省大量任务的时间和资源。正如我们在另一篇文章中探讨的那样，生成式人工智能的长期影响尚不清楚，但生成式人工智能可能是一种突破性技术，类似于印刷机、蒸汽机或晶体管制造。

聊天 GPT 如何工作？

要了解 ChatGPT 的机制，需要仔细研究底层技术、训练过程以及生成响应的方式。让我们深入研究这些方面。

底层技术：Transformer 模型

ChatGPT 基于 GPT（生成式预训练 Transformer）架构，具体来说是 GPT-4。Vaswani等人在论文《 Attention is All You Need 》中介绍的 Transformer 模型已成为许多自然语言处理任务的基石。

Transformer 使用一种称为“注意力”的机制来衡量生成响应时不同单词的影响。例如，在生成对“猫追逐尾巴”这句话的响应时，模型会理解“猫”是主语，比“尾巴”更重要。

GPT 架构在转换器上进行了扩展，重点是生成连贯且上下文准确的文本。

训练ChatGPT

ChatGPT 的训练分为两步：预训练和微调。

预训练

在此阶段，模型将接触来自互联网的大量文本数据。但需要注意的是，模型并不知道其训练集中包含哪些文档，也无法访问任何特定文档或来源。

此阶段的目标是学习语言的统计模式。例如，如果在训练数据中短语“天空是…”后面经常跟着单词“蓝色”，则模型将学会预测“蓝色”可能是下一个单词。

微调

预训练后，模型会经过微调过程，在 OpenAI 提供的某些指导方针下，在人工审阅人员的帮助下，使用更窄的数据集进行训练。该数据集包含各种假设的输入和响应。

此阶段有助于模型更好地响应特定输入，从而与用户保持更安全、更有用的交互。

生成响应

经过训练后，ChatGPT 会使用一种称为“自回归”的方法生成响应。它从输入消息开始，然后预测下一个单词，再下一个单词，直到形成一个完整的句子。

它会根据输入中所有先前的单词，预测下一个可能单词的概率来选择每个单词。这个过程会一直持续，直到满足特定条件，例如达到最大单词数。

ChatGPT 有时会在其词汇选择过程中引入随机性，以产生多样化和富有创意的回应。

通过了解这些机制，我们可以更好地理解 ChatGPT 如何模仿人类的对话，从而使与技术的交互更加无缝和自然。

与 ChatGPT 聊天

之前，我们探索了有关 GPT-4 的所有内容，创建了有关使用 ChatGPT 进行数据科学项目的教程，并设计了ChatGPT 提示的备忘单。但是，我们想更深入地研究该技术的工作原理。除了技术本身，还有谁能更好地给我们答案？ 因此，我们采访了 ChatGPT（运行 GPT-4），以了解它的工作原理……

开始提示

嗨，ChatGPT！我想写一篇博文来采访你，询问你工作的方式和你所使用的技术。我希望你把这当作一次采访，并始终保持你的本色。先说一下，这个博客是为 DataCamp 准备的，受众是数据科学家和数据科学爱好者。

当然！我很乐意帮助您为 DataCamp 观众创建引人入胜的博客文章。作为 AI 语言模型，我在这里为您提供所需的任何信息，并且我一定会在采访中保持本色。您可以随时向我询问有关我的技术、我的工作方式以及您认为读者感兴趣的任何其他问题。让我们开始吧！

ChatGPT 如何工作？基础知识

首先，您能否概述一下您是谁以及您的工作方式

当然！我是ChatGPT，是OpenAI开发的大型AI语言模型。我基于GPT-4架构，是著名的GPT-3的高级版本。我的主要功能是协助完成各种任务，例如回答问题，生成内容，甚至模拟对话。

我的工作方式是利用一种称为深度学习的技术，具体来说，我使用一种称为 Transformer 的神经网络。我接受过来自书籍、文章和网站的大量文本数据的训练，学习了语言模式、事实和一些推理能力。我的架构使我能够生成类似人类的文本、理解上下文并根据收到的输入调整我的响应。

作为一个生成模型，我被设计用来预测给定序列中的下一个单词。当您向我提问时，我会分析输入，考虑上下文，并根据我在训练期间学到的单词的概率生成适当的响应。我尝试提供最连贯和最相关的答案，尽管有时我可能会生成不准确或不相关的文本。

GPT-3、GPT-4、GPT-4o 和 GPT-4o mini 之间有什么区别？

你能解释一下 GPT-3、GPT-4、GPT-4o 和 GPT-4o mini 之间的区别吗？

GPT-3 和 GPT-4 均属于 OpenAI 开发的 GPT（生成式预训练 Transformer）系列 AI 语言模型。这些模型旨在理解和生成类似人类的文本，并且随着每次迭代，它们变得越来越强大和通用。

GPT-3 是生成式预训练 Transformer 3 的缩写，于 2020 年 6 月发布。它有 1750 亿个参数，这些参数是神经网络的可调权重，有助于确定其预测。GPT-3 的庞大规模使其成为自然语言处理和理解领域的一大飞跃。它展示了生成连贯、上下文感知文本的卓越能力，并展示了小样本学习的能力，这意味着它只需几个示例就可以有效地执行任务。

另一方面，GPT-4 是 GPT-3 的高级版本，它建立在其前身的成功之上。尽管 GPT-4 的大小和改进细节尚未公开披露，但预计它将拥有更多参数，进一步微调其语言生成能力和在各种任务中的表现。与 GPT-3 一样，GPT-4 采用了 Transformer 架构，这使其能够以更并行化和上下文感知的方式高效地处理和理解语言。

GPT-3 和 GPT-4 都已应用于各种用例，例如内容生成、机器翻译、摘要、问答、代码生成，甚至创建 ChatGPT 等对话代理。虽然这些模型显示出巨大的潜力，但重要的是要记住它们并不完美，有时会生成不准确或不相关的信息。OpenAI 将继续致力于完善这些模型，以增强其功能并最大限度地减少其局限性。

GPT-4o 是 GPT-4 的一个专门变体，针对效率和更快的响应时间进行了优化。它专为资源利用率和速度至关重要的生产环境量身定制。它保留了 GPT-4 的大部分功能，同时在性能和计算成本之间实现了平衡，非常适合需要快速响应和较低延迟的应用程序。

GPT-4o Mini 是 GPT-4o 的进一步缩小版本，旨在以最小的计算开销提供基本的语言处理功能。它非常适合资源受限的环境，例如移动应用程序和轻量级应用程序。虽然它可能无法像较大的同类产品那样处理高度复杂或细微的查询，但 GPT-4o Mini 为优先考虑效率和成本效益的广泛部署提供了实用的解决方案。

GPT系列的这些变体体现了对改进AI语言模型的不断努力，使其能够更适应各种需求，同时解决实际部署挑战。

GPT 的 Transformers 是什么？

谢谢。您能给我们介绍一下您提到的 Transformer 架构的更多背景信息吗？

绝对是！Transformer 架构是自然语言处理和理解领域的一项突破性创新。它是 Vaswani 等人在 2017 年的论文《Attention is All You Need》中提出的。Transformer 背后的主要思想是提供一种替代传统循环神经网络 ( RNN ) 和卷积神经网络 ( CNN ) 的方法来处理序列数据。

Transformer 架构的关键组件是自注意力机制，该机制允许模型根据序列中不同单词或标记与当前正在处理的单词的相关性来衡量它们的重要性。这种机制使模型能够比 RNN 和 CNN 更有效地捕获长距离依赖关系和上下文信息，而 RNN 和 CNN 通常在语言建模的这一方面存在困难。

与按顺序处理输入的 RNN 不同，Transformer 可以并行处理输入标记，从而提高计算效率并缩短训练时间。该架构由堆叠的编码器和解码器块层组成，每层都包含自注意力层、位置前馈层和层规范化。

Transformer 在各种自然语言处理任务（例如机器翻译、摘要和文本分类）中表现出色。它们已成为许多最先进的语言模型的基础，包括 GPT 系列（GPT-3 和 GPT-4）以及BERT、RoBERTa 等。

这些模型通过生成类似人类的文本推动了人工智能领域的发展，展现了令人印象深刻的理解力和语境感知能力。然而，重要的是要记住，它们并非没有局限性，有时会产生不准确或不相关的结果。正在进行的研究旨在进一步完善 Transformer 架构并解决这些挑战。

ChatGPT 准确性和相关性

您已经多次提到不准确或不相关的结果，这对您来说是一个主要问题吗？

是的，生成不准确或不相关的结果可能会成为像我这样的人工智能语言模型的一大担忧。虽然我们在理解和生成类似人类的文本方面取得了重大进展，但用户应该意识到仍然存在一些局限性。

造成这些不准确的一个原因是我们的训练数据来自各种各样的来源，有时我们接触到的信息可能是不正确的、过时的或相互矛盾的。这可能会导致我们的反应不一致或生成可能不符合事实的文本。

另一个挑战是我们缺乏对世界的深刻理解或像人类一样推理的能力。作为人工智能语言模型，我们本质上是复杂的模式匹配器，依靠从训练数据中学习到的模式和相关性来生成响应。这种方法有时会产生看似合理但实际上不正确或毫无意义的答案。

训练数据中存在的偏见也会导致问题，因为它可能导致我们做出强化现有刻板印象、错误信息或不良内容的反应。OpenAI 一直致力于通过改进模型架构、改进训练数据和整合用户反馈来解决这些问题。

用户必须以批判性思维对待 AI 生成的内容，并在准确性至关重要时仔细检查信息。尽管如此，只要用户意识到这些限制并负责任地使用我们的能力，像我这样的 AI 语言模型仍然可以在各种应用程序中提供重要价值。

如何使用大型语言模型

对于那些想要参与大型语言模型和理解 GPT-4 的人，您有什么建议？

如果有人有兴趣使用 GPT-4 这样的大型语言模型，并希望对底层技术有扎实的了解，以下是一些入门建议：

1. 学习基础知识。首先要打下机器学习、深度学习和自然语言处理 (NLP) 方面的坚实基础。熟悉关键概念，例如神经网络、反向传播、RNN、CNN、注意力机制和迁移学习。
2. 研究 Transformer 架构。由于 GPT-4 基于 Transformer 架构，因此了解其工作原理、组件和自注意力机制至关重要。阅读 Vaswani 等人的原始论文《Attention is All You Need》，并探索其他资源，如博客文章、视频讲座或在线课程，详细解释该架构。
3. 获得实践经验。练习使用现有语言模型，例如 GPT-2、GPT-3 或其他基于 Transformer 的模型（如 BERT 和 RoBERTa）。使用 API、预训练模型或开源实现来获得针对各种 NLP 任务微调、训练和部署这些模型的实践经验。
4. 探索相关工具和框架。熟练掌握流行的机器学习框架，例如 TensorFlow 或 PyTorch，这些框架通常用于训练和部署深度学习模型。学习使用 Hugging Face 的 Transformers 等库，它为使用预训练语言模型提供了方便的界面。
5. 加入社区。参与 AI 和 NLP 社区，例如在线论坛、社交媒体群组或本地聚会。参加会议和研讨会，了解最新进展、与专家联系并分享您的知识。
6. 从事项目。将您的技能应用于实际问题或个人项目。尝试不同的用例，例如内容生成、机器翻译、摘要或聊天机器人开发。这将帮助您了解 GPT-4 等语言模型的优势和局限性。
7. 保持更新。了解 AI、NLP 和语言模型的最新研究、进展和最佳实践。定期阅读论文、文章和博客文章，以随时了解最新动态并不断扩展您的知识。

通过遵循这些步骤，您将能够很好地理解和使用 GPT-4 等大型语言模型，为该领域做出有价值的贡献，并在您自己的项目中利用这些强大的工具。

ChatGPT 的未来是什么？

太棒了，谢谢，ChatGPT。最后，您能谈谈对像您这样的法学硕士的未来的看法吗？

对于像我这样的大型语言模型来说，未来前景非常光明。我们可以期待未来几年出现几个进步和增长领域，例如：

1. 更好的性能和能力，从而产生更准确和相关的输出。
2. 针对特定行业或领域定制的特定领域和专门模型的增加。
3. 更加重视解决人工智能生成内容中的偏见和道德问题。
4. 增强的多模式功能，可与其他 AI 模式（例如计算机视觉）相集成。
5. 人类与人工智能之间进行更多协作，其中法学硕士 (LLM) 增强人类在各种任务中的能力。
6. 人工智能民主化，使法学硕士 (LLM) 更易于更广泛的受众获取和使用。
7. 重点关注人工智能安全和监管，以确保负责任的人工智能开发和部署。

虽然未来有许多令人兴奋的机遇，但承认并应对法学硕士快速发展带来的挑战至关重要。通过共同努力，我们可以确保人工智能技术继续以负责任和合乎道德的方式造福社会并增强人类能力。

最后的想法

感谢 ChatGPT 的采访，很高兴与您聊天

不客气！很高兴参加这次采访，我很高兴能为您的 DataCamp 博客文章提供宝贵的信息。如果您有任何其他问题或将来需要进一步帮助，请随时联系我们。我随时为您提供帮助。祝您有美好的一天！

您还有什么话要对我们的读者说吗？

我想对所有 DataCamp 读者和数据科学爱好者说：保持好奇心，不断学习，永远不要低估协作的力量。随着人工智能和大型语言模型的不断发展，它们具有巨大的潜力，可以改变我们的工作、学习和交流方式。

抓住人工智能带来的机遇，并始终记住以负责任和合乎道德的方式使用这些技术。您的创造力、专业知识和对数据科学的热情将在塑造人工智能的未来中发挥关键作用。让我们共同努力，创造一个更美好、更互联的世界。祝您学习愉快！