ChatGPT理论分析

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一、背景

        这里我就直接贴上跟ChatGPT的对话作为背景输入,说真的,它的回答比我写的还要专业,具体见如下截图:

二、原理

        从官网介绍可以看到,ChatGPT与InstructGPT是同源的模型。那么接下来我们来看下什么是InstructGPT。从字面上来看,顾名思义,它就是指令式的GPT,“which is trained to follow an instruction in a prompt and provide a detailed response”。接下来我们来看下InstructGPT论文[1]中的主要原理:

从该图可以看出,InstructGPT是基于GPT-3模型训练出来的,具体步骤如下:

步骤1.)从GPT-3的输入语句数据集中采样部分输入,基于这些输入,采用人工标注完成希望得到输出结果与行为,然后利用这些标注数据进行GPT-3有监督的训练。该模型即作为指令式GPT的冷启动模型。

步骤2.)在采样的输入语句中,进行前向推理获得多个模型输出结果,通过人工标注进行这些输出结果的排序打标。最终这些标注数据用来训练reward反馈模型。

步骤3.)采样新的输入语句,policy策略网络生成输出结果,然后通过reward反馈模型计算反馈,该反馈回过头来作用于policy策略网络。以此反复,这里就是标准的reinforcement learning强化学习的训练框架了。

        所以总结起来ChatGPT(对话GPT)其实就是InstructGPT(指令式GPT)的同源模型,然后指令式GPT就是基于GPT-3,先通过人工标注方式训练出强化学习的冷启动模型与reward反馈模型,最后通过强化学习的方式学习出对话友好型的ChatGPT模型。如下是论文中相应对话友好型的定量结果(其中PPO-ptx曲线就是InstructGPT模型),可以看到在回答友好型上InstructGPT是远超原始GPT的:

        ChatGPT它非常擅长对话、情感分析、文本生成、摘要提取等,有了这些直接打开了更广阔的应用面。可想而知,如若在垂直领域做定向训练,它将会发挥出更极致的性能,即可作咨询用途,同时也可以辅助创作(这将颠覆很多行业的工作方式)等等。

        效果是非常惊艳的,使用完之后的体感是这应该能辅助到各行各业中,应用空间无限大,这类技术可能会成为未来AI系统的基石应用之一。

三、其他

        文生图体验,文章《人工智能内容生成元年—AI绘画原理解析》中已介绍到Midjourney的用户通过该文生图的能力,在美国科罗拉多州举办的艺术博览会,《太空歌剧院》的画作获得数字艺术类别冠军。相应参与界面如下:

四、文献

[1]InstructGPT:https://arxiv.org/abs/2203.02155

### ChatGPT的技术原理与模型架构分析 #### 一、技术栈概述 ChatGPT 是基于 GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列的大规模预训练语言模型开发的应用程序。它继承了 GPT 系列的核心技术和优势,同时针对对话场景进行了特定优化[^1]。 大语言模型的技术栈通常由多个层次组成,包括数据层、算法层、计算资源层以及应用场景层。具体到 GPT 系列,其核心技术主要集中在大规模无监督学习和微调阶段的任务适配上。这种分层设计使得模型能够高效地吸收海量文本数据中的模式,并将其转化为强大的泛化能力和生成能力[^3]。 --- #### 二、模型架构详解 ##### (1)Transformer 架构基础 GPT 系列的基础是 Transformer 编码器-解码器框架的一部分——即仅保留了解码器部分(Decoder-only)。相比传统的 RNN 或 LSTM 结构,Transformer 使用自注意力机制(Self-Attention Mechanism),允许模型并行处理输入序列的不同位置之间的依赖关系,从而显著提高了效率和性能。 以下是 Transformer 解码器的关键组件: - **多头自注意力模块**:通过分解成多个子空间来捕捉不同的上下文特征。 - **前馈神经网络**:用于进一步提取局部特征。 - **残差连接与归一化**:增强梯度流动稳定性,防止过拟合。 ```python import torch.nn as nn class DecoderLayer(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads, dropout=0.1): super(DecoderLayer, self).__init__() self.self_attention = MultiHeadAttention(d_model, num_heads) self.feed_forward = PositionwiseFeedForward(d_model) def forward(self, inputs, mask=None): attended = self.self_attention(inputs, inputs, inputs, mask) output = self.feed_forward(attended) return output ``` 上述代码展示了单个解码器层的主要组成部分及其操作逻辑。 --- ##### (2)预训练目标函数 为了使模型具备广泛的通用性,在预训练阶段采用了因果掩蔽的语言建模方法(Causal Language Modeling, CLM)。这意味着给定一段历史文本 \(X_{<t}\),模型会预测下一个词的概率分布 \(P(X_t|X_{<t})\)。这种方法不仅有助于捕获长期依赖关系,还促进了流畅的文本生成过程[^2]。 \[ L(\theta) = - \sum_{i=1}^{T} \log P(x_i | x_1,...,x_{i-1}; \theta) \] 其中,\(T\) 表示整个句子长度;\(\theta\) 则代表可学习参数集合。 --- ##### (3)指令调整与强化学习微调 除了标准的预训练外,OpenAI 还引入了一种称为“Instruction Tuning”的额外步骤,旨在让模型更好地理解和响应用户的查询需求。此外,借助人类反馈信号驱动的奖励模型(Reward Model, RM),并通过近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization, PPO)完成最终的行为修正[^5]。 --- #### 三、评估维度 对于像 GPT-4 这样的高级版本,评价指标体系更加全面细致,涵盖了以下几个核心方面[^4]: 1. **语言理解力**:衡量模型能否准确解读复杂句法结构及隐含意义; 2. **知识覆盖面**:考察跨学科领域的综合认知水平; 3. **创造力表达**:测试生成高质量原创内容的可能性; 4. **灵活性表现**:验证面对新奇任务时快速适应的能力; 5. **人机对比实验**:定量分析机器产出相对于真人创作的优势劣势差异。 --- ### 总结 综上所述,ChatGPT 的成功得益于深厚理论支撑下的技术创新成果积累,同时也离不开持续迭代改进的努力方向探索实践。未来随着硬件设施升级换代和技术瓶颈突破进展加快,预计会有更多令人惊艳的产品问世改变世界面貌。
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