【關于ChatGPT的技術路徑，如何穿透現象看本質？】（思進注：ChatGPT的本質是圍繞“Chat”而展開的，相關的認知智能技術發展經曆了三個重要階段，首先是基于規則的專家系統，然後是深度學習，再融合發展為大規模語言模型。小ℹ️機器人具備這三代核心技術，在認知智能技術領域持續發揮優勢，并落地應用場景……）
小i機器人更精彩
來源：品牌營運中心 小i資訊官方号
前段時間，聊天機器人模型ChatGPT一經推出即引發全網熱議，它不僅可以回答問題、承認錯誤、拒絕不适當的請求，還能高效完成資訊咨詢、撰寫文章和修改代碼，功能相當強大。那麼，ChatGPT究竟擁有怎樣的技術支撐，如何穿過技術的表象，去觀察其本質呢？
ChatGPT背後的技術支撐
ChatGPT基于認知智能技術的不斷深化發展應運而生，其技術方案基于GPT-3.5大規模語言模型，并通過人工回報強化學習來微調模型。在此之中，大規模語言模型和深度強化學習技術至關重要。
從NNLM網絡結構第一次用神經網絡做語言模型，到NLP開啟Transformer時代，語言模型不斷進行疊代進化。以Transformer Decoder結構為基礎，在大規模語料上訓練成為GPT1模型，随後GPT3又重新整理了GPT模型的全新高度——大規模語言模型成為ChatGPT的技術基礎。
借助深度學習強大的感覺能力，ChatGPT可以處理複雜的、高維的環境特征，并結合強化學習的思想與環境進行互動，更加精準地了解使用者的提問，提升模型和人類意圖的一緻性，同時具備連續多輪對話能力。ChatGPT還可以大幅提升結果的準确性，給出更加全面到位的答複，展現出強大的語言了解能力。
ChatGPT的本質是“Chat”
實際上，從ChatGPT技術路徑的發展與演化曆程中不難看出，其本質圍繞“Chat”而展開，相關的認知智能技術發展經曆了三個重要階段，首先是基于規則的專家系統，然後是深度學習，再融合發展為大規模語言模型。小i機器人也具備這三代核心技術，在認知智能技術領域持續發揮優勢，并落地應用場景。
專家系統是人工智能的主要研究領域之一，是基于行業規則進行業務處理的計算機程式。在專家系統中，解決問題所需的知識，作為一個規則集合存儲在知識庫中，形成知識庫系統，比如醫療專家系統可以幫助醫生進行診斷，專家系統也廣泛應用于其他行業，如金融業、通訊行業等。
深度學習是機器學習的分支，是一種以人工神經網絡為架構，對資料進行表征學習的算法，也是通往人工智能的核心技術之一，也推進了自然語言了解、文本生成翻譯和圖像合成方面的進展。
在人工智能領域，大規模語言模型正取得迅猛的發展。所謂大規模語言模型，即參數規模達到千億至上萬億的深度學習神經網絡模型，随着面向NLP的大規模語言模型的工程化落地，将打開數字化轉型的新階段，并向跨語言和多模态、常識和推理方向發展。
ChatGPT是AIGC領域的典型應用之一，其本質是圍繞認知智能技術展開的，從基于規則的專家系統到深度學習，再到大規模語言模型，小i機器人持續深耕技術，并在AIGC應用領域不斷創新，以豐富的産品及解決方案賦能千行百業。
