text-davinci-003和ChatGPT是什么关系呢?

 

先看下GPT的发展时间线

InstructGPT（2022 年 1 月）是一系列 GPT-3 模型（包括 text-davinci-001、text-davinci-002 和 text-davinci-003）统称，于GPT-3相比，它的最大不同是针对人类指令（reinforcement learning with human feedback, RLHF）进行了微调 ； InstructGPT 产生的幻觉更少，更真实，但它在生成的多样性或者说创意上相对更差，因为它们试图在“对齐”的前提下，将人类偏好/价值观硬塞进原始数据模型中。

ChatGPT（2022 年 11 月）更进一步。 为了训练 ChatGPT，OpenAI 对 InstructGPT 对话模型进行了微调（马斯克在Twitter上指出openai 使用了Twitter 数据）。 这种微调在一定程度上也是可以的。 区别在于使用的policy and reward model

我们可以先看下 DeepMind 如何构建policy和reward model，然后训练出的 Sparrow 70B取得了和 ChatGPT 相同的结果。下面列出了 DeepMind 用来让聊天机器人符合研究目标的 23 条规则：

http://lifearchitect.ai/sparrow/

OpenAI 也在做同样的事情，他们没有发表论文，但他们博客文章中的图表非常清楚了

也就是说，每次你向 ChatGPT 提出问题或发出提示时，输出只能与类似于上述的规则对齐（除非你找到一些对抗性入口点！）

ChatGPT 的输出更符合人类（这是重点！！！）但不如两年半前（2020 年 5 月）的原始 davinci 有用。感兴趣的朋友可以自己进行比较试试：chat.openai.com (ChatGPT) vs Leta Prompt (davinci classic)。

因此，总结一下，两者的主要区别如下：

1. davinci 比 chatgpt 更开放、更具有创意性；你可以让它做更多种类的事情，但 chatgpt 在其创建的特定任务中“更聪明”——例如创建列表、表格、摘要等
2. chatGPT也可以认为是 Davinci-3 的衍生产品，它们效果上同样好，但 davinci 使用的训练语料，清洗的程度较chatGPT更少；chatGPT会不断提醒我它的局限性，而 Davinci-003 表现更像人类一样
3. 如果不添加“让我们逐步思考：”或类似内容，davinci-003 无法正确解决部分问题，而 ChatGPT 更好试用
4. DaVinci 将更加灵活和通用，但是它要花钱，而且开箱即用效果不佳；DaVinci 的真正目的是与 API 一起使用来开发应用程序；它本身不像 ChatGPT 那样是最终产品。