ChatGPT是2023年最火的AI應用了。這篇文章，作者梳理了ChatGPT的工作原理，以及LLM模型的訓練、優化和應用、影響和未來，對于現在AI能幫助大家工作的同時，給大家帶來不一樣的思考。
推薦閱讀《這就是ChatGPT》，ChatGPT是由OpenAI開發的人工智能聊天機器人程式，自2022年11月推出以來，因其能夠生成類似人類書寫的文字而受到廣泛關注。本書由斯蒂芬·沃爾弗拉姆著作，深入探讨了ChatGPT的内部機制和其成功生成有意義文本的原因。
一、技術背景
- 大模型的興起：ChatGPT基于大模型技術，這些模型通過大量資料訓練，能夠了解和生成自然語言。
- Transformer架構：ChatGPT采用Transformer架構，允許模型在處理序列資料時關注序列中的多個部分。
- 自回歸生成：模型通過自回歸的方式生成文本，即每次添加一個詞，根據前面的文本預測下一個詞。
二、ChatGPT的工作原理
機率選擇：ChatGPT根據機率選擇下一個詞，這些機率來自于模型訓練過程中學習到的文本模式。
機率選擇如果很難了解，可以想象一下，你正在玩一個遊戲，這個遊戲的規則是，你每次隻能選擇一個字母來建構一個單詞。但是，你并不知道下一個字母應該是什麼。這時，你有一個神奇的指南，它告訴你每個字母出現的可能性有多大。這個指南就是機率模型。
在ChatGPT這樣的人工智能模型中，這個“指南”就是模型在訓練過程中學習到的。模型通過分析大量的文本資料，學會了哪些單詞或者短語經常一起出現。比如，如果你已經選擇了字母“A”，模型可能會告訴你“B”和“C”出現的可能性更大，因為它們在訓練資料中經常跟随“A”。
當你需要選擇下一個詞時，ChatGPT會根據這個機率指南來做出選擇。它并不是随機選擇，而是根據它所“學習”到的模式來做出最有可能的選擇。這樣，ChatGPT就能夠生成連貫、有意義的文本，就像人類對話一樣。
随機性與創造力：模型在生成文本時引入随機性，以避免生成過于平淡的内容，增加文章的多樣性和創造性。
随機性和創造力的了解，可以想象你是一位廚師，你的任務是創造出一道新的菜肴。你的廚房裡有一本食譜，這本食譜就像是人工智能模型的訓練資料。它告訴你，通常在制作意大利面時，你會加入番茄醬、奶酪和意大利香草。這些是“标準”的、“安全”的選擇，就像模型在生成文本時，根據它學到的模式來選擇詞彙。
然而，你想要創造出一些不同尋常、有創意的菜肴。為了實作這一點，你決定在食譜的基礎上做一些小的、随機的調整。比如，你可能會嘗試加入一些意想不到的調料，比如一點點辣椒粉或者一些檸檬皮，這些都是食譜中沒有的。這些随機添加的元素，就像是模型在生成文本時引入的随機性，它們打破了正常，為菜肴帶來了新的風味。
在人工智能模型中，這種随機性是通過在生成每個詞時考慮多個可能的選項，然後随機選擇其中的一個來實作的。這樣的随機選擇使得模型能夠跳出它所學習到的“标準”模式，生成更加多樣化和有創意的内容。就像那位廚師可能會意外地發現，辣椒粉和意大利面竟然搭配得非常好，創造出了一種全新的美食體驗。
嵌入概念：模型使用嵌入（embedding）來表示文本，通過數字向量捕捉詞義的相似性。想象一下，你有一個巨大的圖書館，裡面收藏了世界上所有的詞語。
為了更好地管理和了解這些詞語，你決定給每個單詞配置設定一個獨特的位置。這個位置不是簡單的書架編号，而是一個三維空間中的點，這個空間被稱為嵌入空間。
在嵌入空間中，每個單詞都被表示為一個三維空間中的點。這個點的坐标不是随機的，而是根據單詞的含義和它們之間的關系來确定的。比如，如果“貓”和“狗”在日常生活中經常被一起提到，那麼在嵌入空間中，這兩個單詞的點就會靠得很近。同樣，“貓”和“獅子”雖然都是貓科動物，但它們在嵌入空間中的位置可能會比“貓”和“狗”更遠一些，因為它們在日常生活中的關聯性沒有那麼強。
ChatGPT模型在訓練過程中學會了如何将每個單詞映射到這個嵌入空間中的一個點。這樣，當模型處理文本時，它實際上是在處理這些三維空間中的點，而不是直接處理單詞本身。通過這種方式，模型能夠捕捉到單詞之間的相似性和關系，進而更好地了解語言。這個嵌入空間就像是一張巨大的地圖，單詞就像是地圖上的點，而模型就像是能夠讀懂這張地圖的探險家，能夠根據地圖上點的位置關系來導航和了解世界。
三、訓練與優化
大規模訓練資料：ChatGPT的訓練資料集包含了數十億個網頁，這使得模型能夠學習到豐富的語言模式。
ChatGPT的訓練資料集确實非常龐大，它包含了數十億個網頁的内容。這種大規模的資料集對于訓練一個強大的語言模型至關重要，因為它允許模型學習到各種各樣的語言模式和知識。
想象一下，這個資料集就像是模型的“大腦”中的圖書館，裡面裝滿了各種各樣的書籍，從科學論文到小說，從新聞報道到社交媒體文章。通過閱讀這些書籍，模型能夠學習到語言的多樣性，了解不同語境下的詞彙用法，以及如何建構連貫、有意義的句子。
這種大規模訓練資料的應用場景非常廣泛，包括但不限于：
- 對話系統：ChatGPT可以作為聊天機器人，與使用者進行自然語言對話，提供資訊查詢、情感陪伴等服務。
- 内容創作：在寫作輔助工具中，模型可以幫助作者生成文章草稿，提供創意靈感，或者校對和潤色文本。
- 教育輔導：在教育領域，ChatGPT可以作為智能輔導系統，幫助學生解答問題，提供學習材料，甚至模拟教師的角色進行教學。
- 客戶服務：在客戶服務領域，模型可以作為智能客服，24小時線上解答客戶問題，提供個性化服務。
- 語言翻譯：雖然ChatGPT主要針對英語訓練，但它的架構可以被用來訓練多語言模型，用于實時翻譯服務。
- 搜尋引擎優化：通過了解使用者查詢的意圖，ChatGPT可以幫助網站優化内容，提高搜尋引擎的排名。
- 個性化推薦：在内容推薦系統中，模型可以根據使用者的喜好和行為，生成個性化的内容推薦。
這些應用場景展示了ChatGPT如何利用其從大規模資料中學到的知識，來提供更加智能和個性化的服務。随着技術的進步，這些應用場景還将不斷擴充，為人們生活帶來更多便利。
微調與回報：除了基礎訓練，模型還通過與人類的互動來優化其輸出，以更好地模拟人類對話。
微調和回報是機器學習模型，特别是對話系統如ChatGPT優化性能的重要步驟。這個過程涉及到讓模型在實際應用中與人類使用者互動，并根據使用者的回報來調整模型的行為。
微調（Fine-tuning）：微調是指在模型完成基礎訓練後，使用特定的資料集對其進行進一步的訓練。這個特定的資料集通常包含了與模型将要執行的任務相關的資料。例如，如果ChatGPT被用于一個特定的客戶服務場景，那麼微調資料集可能包含與該服務相關的客戶咨詢記錄。通過微調，模型可以學習到特定領域的語言風格、術語和常見問題，進而提供更準确和相關的回答。
回報（Feedback）： 回報機制允許使用者對模型的輸出進行評價。如果使用者覺得模型’s response is not helpful or accurate, they can provide回報，指出哪裡做得不對或者哪裡可以改進。這些回報資訊可以被用來調整模型的參數，或者作為新的訓練資料，幫助模型學習如何更好地回應類似的問題。
使用方法步驟：
第一步收集回報：在使用者與ChatGPT互動後，系統會詢問使用者是否滿意對話的結果，并提供選項讓使用者提供具體的回報。
第二步分析回報：系統會收集使用者的回報，并分析這些回報，以确定模型在哪些方面需要改進。
第三步微調模型：根據收集到的回報，模型會進行微調。這可能涉及到調整模型的權重，或者在模型中加入新的訓練資料。
第四步疊代優化：這個過程是疊代的，随着更多使用者回報的收集，模型會不斷地進行微調和優化，以提高其對話的品質和相關性。
通過微調和回報，ChatGPT能夠更好地模拟人類的對話，提供更加自然、準确和有幫助的回答。這種持續的學習過程使得模型能夠适應不斷變化的使用者需求和語言習慣。
四、應用與影響
企業服務：ChatGPT在企業服務領域有廣泛應用，如咨詢、客服等，提高了工作效率和客戶滿意度。
在企業服務領域，ChatGPT的應用非常廣泛。
例如，在咨詢服務中，它可以作為智能助手，快速響應使用者的問題，提供準确的資訊和建議。在客戶服務領域，ChatGPT可以作為虛拟客服，24/7線上解答客戶疑問，提供個性化的服務，進而提高客戶滿意度和忠誠度。
企業版ChatGPT還支援私有部署，企業可以将模型部署在自己的伺服器上，確定資料的隐私和安全。
所有客戶的Prompts（提示語）和其他資料都不會被用于訓練大模型，使用者可以控制資料的保留時間，任何已删除的對話都會在一個月内從系統中自動删除。
企業版ChatGPT提供了新的管理控制台，友善企業批量管理使用人員，包括單點登入、域驗證以及包含使用統計資訊的儀表闆等，更适合大規模部署。這些功能使得ChatGPT在企業服務領域成為一個強大的工具，幫助企業提升工作效率和客戶服務品質。
内容創作：在内容創作領域，ChatGPT能夠輔助創作者生成創意文本，節省時間和提高内容品質。
它可以幫助創作者在以下幾個方面：
創意啟發：ChatGPT可以提供新穎的想法和概念，幫助創作者突破思維定勢，激發創作靈感。無論是撰寫文章、創作故事還是編寫劇本，ChatGPT都能提供不同角度的視角和創意點子。
草稿生成：創作者可以利用ChatGPT快速生成内容草稿，這可以是文章的開頭、故事的大綱或者部落格的架構。這樣的草稿可以作為創作的起點，節省了從零開始構思的時間。
風格模仿：ChatGPT能夠模仿特定的寫作風格，無論是模仿曆史名人的文風，還是現代流行作家的特色，這對于需要特定風格的内容創作者來說是一個寶貴的工具。内容優化：創作者可以利用ChatGPT來潤色和校對文本，提高語言的流暢性和表達的準确性。模型可以提供同義詞替換、文法修正和表達優化的建議。
多語言創作：ChatGPT支援多種語言，這使得創作者能夠更容易地創作多語言内容，或者為不同語言的讀者提供本地化的内容。
SEO優化：在内容營銷中，ChatGPT可以幫助創作者生成包含特定關鍵詞的文本，進而提高内容在搜尋引擎中的排名。
自動化和批量生産：對于需要大量内容的生産，如新聞摘要、産品描述等，ChatGPT可以自動化地生成内容，提高生産效率。
五、未來展望
技術進步：随着技術的不斷進步，ChatGPT等大模型将更加智能化，可能在十年内實作通用人工智能（AGI）。
需求趨勢：随着AIGC、大模型等人工智能技術的落地，企業服務市場的需求側在2024年将會有越來越多的智能化場景出現；供給側也會誕生越來越多的新物種，像基于AIGC的新一代企業服務平台将出現更多。
社會影響：AI的普及将重塑社會結構和配置設定方式，對人類工作方式産生深遠影響。
六、結語
ChatGPT的成功不僅展示了人工智能的巨大潛力，也為我們提供了對語言和思維的新了解。随着技術的不斷發展，我們有理由期待更多令人驚喜的突破。
作者：小于哥
本文由 @小于哥 原創釋出于人人都是産品經理，未經許可，禁止轉載。
題圖來自Unsplash，基于CC0協定。
該文觀點僅代表作者本人，人人都是産品經理平台僅提供資訊存儲空間服務。