ChatGPT 与 LLM 的技术原理剖析与发展历程
ChatGPT 是当前自然语言处理领域的热门技术之一,其模型设计和性能深受研究者和开发者的青睐。本文将剖析 ChatGPT 的技术原理,介绍其背后的深度学习技术与算法,同时分析其发展历程及在自然语言处理领域的应用。 三个关键背景知识 在探讨 ChatGPT 的技术原理之前,我们需要了解以下三个关键背景知识: 神经网络与深度学习 大型语言模型(LLM) 生成式 AI 算力的提升推动 AI 神经网络复兴 人工智能(AI)的历史可以追溯到上世纪五十年代。尽管神经网络在八十年代和九十年代曾受到关注,但由于计算资源和数据量的限制,其潜力未能完全发挥。进入二十一世纪后,随着数据量和算力的提升,神经网络逐渐复兴。2006 年,深度信念网络(DBN)的提出奠定了深度学习的基础,而卷积神经网络(CNN)在图像识别领域的突破进一步推动了深度学习的发展。 2016 年,AlphaGo 击败李世石,展示了深度学习的强大潜力。此后,深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了广泛应用,成为人工智能领域的核心技术。 大型语言模型(LLM)的崛起 2018 年是自然语言处理领域的里程碑。Google 和 OpenAI 分别推出了 BERT 和 GPT 模型,这些基于深度学习的模型拥有数十亿到数千亿个参数,显著提升了自然语言处理任务的效果。 BERT:一种双向编码器,能够同时考虑上下文中的单词。 GPT:一种单向解码器,仅能看到上文的单词。 2019 年,Google 推出了 BERT 的改进版 RoBERTa,进一步提升了模型性能。2020 年,GPT-3 的问世标志着自然语言处理模型的又一突破,其生成能力已接近人类水平。 生成式 AI 的优势 生成式 AI(Generative AI)不再依赖大量人工标注数据。以 GPT 为代表的生成式 AI 模型通过自监督学习,从未标注的大量文本中学习语法、词汇和上下文特征。这种训练方式降低了成本,并在自然语言生成、图像生成、音频生成等领域取得了显著成果。 👉 WildCard | 一分钟注册,轻松订阅海外线上服务 LLM 的技术能力与局限 尽管 LLM 在写作辅助等领域表现出色,但其仍存在一些局限性。例如,LLM 缺乏计划和推理能力,可能生成不准确的信息。Yann LeCun 曾指出,LLM 只能捕捉人类知识的表面部分,适合用于写作辅助,而非其他复杂任务。 ChatGPT 的训练过程 ChatGPT 的训练过程分为以下四个阶段: 第一阶段:监督策略模型训练 在初期阶段,ChatGPT 学习生成有意义的语句。通过大量标注数据的微调,模型逐步具备理解指令意图的能力。 第二阶段:人类引导的文字生成 人类标注者通过对生成结果的排序,为 ChatGPT 提供反馈。这一过程类似于老师指导学生,帮助模型生成更符合人类偏好的内容。 ...