一、什么是ChatGPT？

ChatGPT本质是一个对话模型，它可以回答日常问题、进行多轮闲聊，也可以承认错误回复、挑战不正确的问题，甚至会拒绝不适当的请求。

二、ChatGPT的技术背景

ChatGPT目前未释出论文文献，仅释出了介绍博文和试用API。从博文中提供的技术点和示意图来看，它与今年初公布的InstructGPT 核心思想一致。其关键能力来自三个方面：强大的基座大模型能力（InstructGPT），高质量的真实数据（干净且丰富），强化学习（PPO算法）。

三、ChatGPT的主要特点

让用户印象最深刻的是它有强大的语言理解和生成系统。其对话能力、文本生成能力、对不同语言表述的理解均很出色。它以对话为载体，可以回答多种多样的日常问题，对于多轮对话历史的记忆能力和篇幅增强。其次，与GPT3等大模型相比，ChatGPT回答更全面，可以多角度全方位进行回答和阐述，相较以往的大模型，知识被“挖掘”得更充分。它能降低了人类学习成本和节省时间成本，可以满足人类大部分日常需求，比如快速为人类改写确定目标的文字、大篇幅续写和生成小说、快速定位代码的bug等。

值得一提的事，它具有安全机制和去除偏见能力。下图这类问题在以前的大模型中时常出现，然而ChatGPT在这两点上增加了过滤处理机制。针对不适当的提问和请求，它可以做出拒绝和“圆滑”的回复。例如对于违法行为的提问：

在这里插入图片描述
对于未知事物的“拒绝”：

当然ChatGPT并非十全十美，其缺点也比较明显。首先，其简单的逻辑问题错误依旧明显存在，发挥不够稳定（但总体比GPT3好很多）。特别在有对话历史时，它容易因被用户误导而动摇。

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其次，ChatGPT有时会给出看似合理、但并不正确或甚至荒谬的答案。部分答案需要自行甄别才能判断正误，特别当本身用户处于未知状态来咨询模型时，更加无法判断真伪。ChatGPT使得生产者可以用较低成本增加错误信息，而这一固有缺点已经造成了一些实际影响。编程问答网站 StackOverflow 宣布暂时禁止用户发布来自 ChatGPT 生成的内容，网站 mods 表示：看似合理但实际上错误的回复数量太多，已经超过了网站的承受能力。

此外，它抵抗不安全的prompt能力较差，还存在过分猜测用户意图的问题。这主要体现在当用户提问意图不明确时，ChatGPT会猜测用户意图，理想情况应为要求用户澄清；当用户意图不明确时，很大概率给出不合适的回复。大批量的用户反馈，ChatGPT部分回复废话较多、句式固定。它通常过度使用一些常见的短语和句式。这与构造训练数据时，用户倾向于选择更长的回复有关。

四、ChatGPT的工作原理

ChatGPT训练过程很清晰，主要分为三个步骤，示意如图所示：
在这里插入图片描述
第一步，使用有监督学习方式，基于GPT3.5微调训练一个初始模型，训练数据约为2w~3w量级（此处为推测量级，我们根据兄弟模型InstructGPT的训练数据量级估算）。由标注师分别扮演用户和聊天机器人，产生人工精标的多轮对话数据。值得注意的是，在人类扮演聊天机器人时，会得到机器生成的一些建议来帮助人类撰写自己的回复，以此提高撰写标注效率。

以上精标的训练数据虽然数据量不大，但质量和多样性非常高，且来自真实世界数据，这是很关键的一点。

第二步，收集相同上文下，根据回复质量进行排序的数据：即随机抽取一大批Prompt，使用第一阶段微调模型，产生多个不同回答：在这里插入图片描述之后标注人员对k个结果排序，形成训练组数据对。之后使用pairwise loss来训练奖励模型，可以预测出标注者更喜欢哪个输出。"从比较中"学习可以给出相对精确的奖励值。之后使用pairwise loss来训练奖励模型，可以预测出标注者更喜欢哪个输出。"从比较中"学习可以给出相对精确的奖励值。

这一步使得ChatGPT从命令驱动转向了意图驱动。关于这一点，李宏毅老师的原话称，“它会不断引导GPT说人类要他说的”。另外，训练数据不需过多，维持在万量级即可。因为它不需要穷尽所有的问题，只要告诉模型人类的喜好，强化模型意图驱动的能力就行。

第三步，使用PPO强化学习策略来微调第一阶段的模型。这里的核心思想是随机抽取新的Prompt，用第二阶段的Reward Model给产生的回答打分。这个分数即回答的整体reward，进而将此reward回传，由此产生的策略梯度可以更新PPO模型参数。整个过程迭代数次直到模型收敛。

强化学习算法可以简单理解为通过调整模型参数，使模型得到最大的奖励（reward），最大奖励意味着此时的回复最符合人工的选择取向。而对于PPO，我们知道它是2017年OpenAI提出的一种新型的强化学习策略优化的算法即可。它提出了新的目标函数，可以在多个训练步骤实现小批量的更新，其实现简单、易于理解、性能稳定、能同时处理离散/连续动作空间问题、利于大规模训练。