ChatGPT
ChatGPT火爆出圈!
5天注册用户超100万,月活破亿用时仅2个多月······
ChatGPT的爆火毋庸置疑,投行瑞银集团发布研报称之为“史上增长最快的消费者应用”。根据Sensor Tower数据,TikTok达到1亿用户用了9个月,Instagram则为2年半。此外,Worldof Engineering整理的一份达到全球1亿用户所用时间排名显示,iTunes用了6年半、Twitter用了5年、Meta(Facebook)用了4年半、WhatsApp用了3年半。
好了,聊完这款应用的逆天增长数据,我们来聊一聊ChatGPT到底是什么?从英语字面意思来看,Chat是“聊天”的意思,而GPT就要复杂一些,它指的是Generative Pretrained Transformer 3。
那么,从人工智能的专业角度来说,ChatGPT是一个基于GPT-3(Generative Pretrained Transformer 3)的语言模型,用于处理自然语言问答。GPT-3是由人工智能公司OpenAI开发的一种大型神经网络模型,能够处理自然语言文本。ChatGPT是基于GPT-3模型构建的,能够根据用户输入的问题,生成自然语言的回答。通常,ChatGPT被用于聊天机器人、问答系统和其他自然语言处理应用中。
ChatGPT的原理是什么?
ChatGPT 是基于 GPT-3 模型构建的。GPT是Generative Pretrained Transformer(生成预训练变换器)的缩写,它是openAI推出的一种用于处理自然语言文本大型神经网络模型,GPT-3 是它的最新版本。
GPT-3 模型包含大量的语言数据,能够理解语言的语法和语义。当用户输入问题时,ChatGPT 会将问题转换为计算机能够理解的数据,并使用 GPT-3 模型进行处理。GPT-3 模型会根据语言数据,生成一个回答候选集,并从中选择一个最佳回答。最终,ChatGPT 会将生成的回答以自然语言的形式返回给用户。
如此复杂的模型是怎么训练的呢?
简单来说是 RLHF(从人类反馈中强化学习),分三步:
1.收集提示信息(prompt)和人工形成的任务示例(demonstration),并用监督学习方法训练模型。
2. 将初始模型用在新的对比数据上,生成多个输出,人工对这些输出进行排序,排序结果用于训练奖励模型。
3.使用PPO(Proximal Policy Optimization)强化学习算法训练奖励模型。
注:文章内容来源于网络
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