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ChatGPT相较于其它大规模语言模型的优点 |
| 编辑： 来源：哈尔滨工业大学自然语言处理研究所 时间：2023/3/31 |
相较于其它大规模语言模型： 相较于其它的大规模语言模型，ChatGPT 使用了更多的多轮对话数据进行指令微调，这使其拥有了建模对话历史的能 力，能持续和用户交互。 同时因为现实世界语言数据的偏见性，大规模语言模型基于这些数据预 训练可能会生成有害的回复。ChatGPT 在指令微调阶段通过基于人类反馈 的强化学习调整模型的输出偏好，使其能输出更符合人类预期的结果（即能 进行翔实的回应、公平的回应、拒J不当问题、拒J知识范围外的问题），一 定程度上缓解了安全性和偏见问题，使其更加耐用；同时其能利用真实的用 户反馈不断进行 AI 正循环，持续增强自身和人类的这种对齐能力，输出更 安全的回复。
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ChatGPT相较于普通聊天机器人的优点
ChatGPT类似于市场上其他聊天机器人(微软小冰,百度度秘等),可与人类自然交互 简单直接;ChatGPT 的回答更准确, 答案更流畅,能进行更细致的推理,能完成更多的任务
ChatGPT 的未来技术发展方向
无法产生本应产生的正确回复; 对于输入措辞比较敏感;生成的回复通常过于冗长;其模型过于庞大使用成本过高;减少人类反馈信息的 RLAIF
ChatGPT 插件发布带来的十大关注点
定义大模型的toC平台商业模式;开放 API 标准;未来应用内又可反向嵌入 ChatGPT;知识更新问题被解决;很大程度解决准确性问题
ChatGPT的未来改进方向
ChatGPT虽然对话能力强,但是在数理计算对话中容易出现一本正经胡说八道的情况,ChatGPT很强大,但其模型大小和使用成本也让很多人望而却步
ChatGPT的局限有哪些
ChatGPT无法处理复杂冗长或者特别专业的语言结构;ChatGPT需要非常大量的算力;ChatGPT还没法在线的把新知识纳入其中;ChatGPT仍然是黑盒模型
ChatGPT的训练过程分为三个阶段
训练奖励模型通过人工标注训练数据 (约33K个数据) 来训练回报模型;采用PPO强化学习来优化策略将在线学习转化为离线学习靠奖励打分来更新预训练模型参数
读文档解惑：DocsGPT，https://docsgpt.arc53.com/
DocsGPT 提出基于产品的某个版本写个 xx 示例的要求，让文档变成一个更贴近用户的好文档，让 GPT 帮你解答用户的困惑
看论文：chatgpt-arxiv-extension读论文的智能小助手
ArxivGPT能帮你读论文,在一些地方给出注解,这个项目是基于上面的chatgpt-google-extension二次开发而来,以生成论文的读后感,提高读论文的效率 |
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