AI大模型系列之二：ChatGPT科普（深度好文）
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引言
开篇之前，先用战略思维，从第一性原理出发，分析一下大模型的发展：
第一，大模型发展的驱动力是什么？
从AI的发展历程来看，模型和算法是其不断成长的核心驱动力。从大模型发展历程来看，人类遵循的“第一性原理”，追求的底层逻辑的本质出发，并不断进行实践。因此，ChatGPT的发展，是概率论的发展，也是贝叶斯定理的发展。只有洞悉原理，才能预见未来。
第二，语言模型是什么？
它对语言世界的建模，通过构建词汇或短语之间的关联性，来理解和描述人类语言的本质。我们看：牛顿第二定律，F=MA，是用一种非常量化和形式化的方法来描述力的作用效果。同样地，语言模型也具有量化和形式化表示的特性。
第三，语言模型用来做什么？
简单来说，语言模型主要做三件事。一是，判断一句话是否符合人类语言习惯。二是，预测下一个词，赋能语言应用。三是，作为打分函数对多个候选答案进行打分排序。
语言模型的发展历程
2013年，谷歌的一位工作人员做出了Word2Vec，将语言模型从符号主义推进到联结主义，正式进入深度学习时代。
2017年，颠覆性的Transformer横空出世，可利用自注意力机制解决长距离依赖问题，OpenAI随即立刻采用了Transformer，研发出初代GPT，同时谷歌也做出了双向预训练的BERT，两者开始互相竞争。一开始BERT非常流行，而GPT并不受欢迎，但是OpenAI没有放弃信念和生成式的初心。
2019年，OpenAI做出GPT-2，模型开始显现多任务的泛化能力，并于2020年做出了红极一时的GPT-3，其上下文零样本学习能力大显神通。
2021年，Open AI推出InstructGPT。
2022年底，ChatGPT诞生，成为生产力范式的颠覆性革新。
ChatGPT是什么？
GPT（Generative Pre-trained Transformer）：是一种基于Transformer架构生成式预训练模型。
ChatGPT：是基于GPT-4的变种，专门用于生成对话和交互式对话。ChatGPT旨在模拟人类对话，具有更加交互式和对话式的特性。
GPT-4：是一个大型语言模型LLM(Large language model)，大模型 = 海量数据 + 深度学习算法 + 超强算力。数据是训练原材料，深度学习算法是计算法则，算力是硬件计算力，大模型是预测模型。
ChatGPT，是人工智能研究实验室OpenAI研发的聊天机器人程序， 通俗讲，ChatGPT是人工智能里程碑，你可以把它当做一个AI聊天软件。可能你会问，这类人工智能产品，市面上不是有吗？有是有，但是跟 ChatGPT比起来，其他的产品的算力和准确率都是不值一提的。ChatGPT厉害到什么程度呢？举例：ChatGPT能把项目文件的要点总结出来，还 能附上数据来源，还可以帮你制作图表，还能帮你撰写论文、设计图片、翻译、撰写代码等等。因此，ChatGPT会较快影响各行各业，一是文字类工作，这是首当其冲，特别是内容创作以及归纳性文字工作和数据录入等；二是代码开发相关工作，昨天就有个相关话题上了热搜，该话题为“ChatGPT会不会使底层程序员失业”；三则是图形生成领域，特别是平面设计工作；四是智能客服类工作。
谷歌CEO桑达尔·皮查伊宣布，谷歌对话式AI应用Bard向早期测试者开放，开放给公众使用。
“文心一言”项目，可以写文案，做文档，当客服，讲故事等。
预训练ChatGPT分几步？
需要三步完成。
第一步，无监督训练ChatGPT。成通过海量的文本，无监督预训练。得到一个能进行文本生成的基座模型。GPT使用了大量的文本数据进行训练，包括Wikipedia、Gutenberg等。 训练数据会被分成一些不同的序列（sequence），每个序列被看作是一个任务，模型需要预测序列中下一个单词的概率分布。
第二步，有监督微调ChatGPT。通过一些人类撰写的高质量对话数据，对基座模型，有监督微调（Supervised Fine-Tuning，简称SFT），得到一个微调后的模型，对微调后的模型进行测试，以评估其在特定任务上的性能。此时的模型除了续写文本之外，也会具备更好的对话能力。
第三步，强化学习训练ChatGPT。用问题和多个对应回答的数据，让数据标注师对回答进行质量排序，然后基于这些数据训练出一个能对回答进行评分预测的奖励模型（Reward modeling，简称RM）。接下来，让第二步得到的模型对问题生成回答，用奖励模型给回答进行评分，利用评分作为反馈进行强化学习训练。
下面，详细阐述每一步的知识细节。
第一步：如何炼成ChatGPT？
炼成，就是如何训练成的俗称。在第一步的预训练中，首先需要海量文本作为原料，让模型从中学习。比如GPT3这个基座模型的训练数据有多个互联网文本语料库，附带书籍、新闻文章、科学论文、维基百科、社交媒体帖子等等，训练数据的整体规模是3000亿的token。
补充说明：什么是token？它一般指的是大语言模型的一个基本文本单位，像短的英文单词，可能一个词是一个token，而长的词可能被分为多个token。而中文的话，所占的token数量会相对更多，有些字要用一个甚至更多token表示。
当有了大量可用于训练的文本后，要采用无监督学习的方式。训练模型，和无监督学习相对的是监督学习模型，会接受有标签的训练数据，标签就是期望的输出值，所以每个训练数据点都既包括输入特征，也包括期望输出值。而无监督学习则是让模型在没有标签的数据上进行训练，所以模型要自己找出数据中的结构和模式。以GPT3 为例，训练过程中，它会利用海量文本自行学习人类语言的语法、语义，然后再表达结构和模式。那具体来说，模型会先看到一部分文本，基于上下文尝试预测下一 个token，然后通过比较正确答案和他的预测，模型会更新权重，从而逐渐能根据上文来生成合理的下文，并且随着见过的文本越来越多，它生存的能力也会越 来越好。
预训练的结果是得到一个基座模型。基座模型并不等同于ChatGPT背后的对话模型，因为此时模型有预测下一个token的能力，会根据上文补充文本，但并不擅长对话。你给他一个问题，他可能模仿上文帮你继续生成更多的问题，但不回答你的问题。
预训练并不是一个容易的过程，也是步骤里最耗时费力烧钱的。虽然官方还没有公布准确数据，但大体估计他经过了数月的训练，用了成千上百个V100的GPU，烧了几百万美元。
第二步：如何微调ChatGPT?
不擅长对话，怎么办？为了解决这点，我们需要进行第二步，对基座模型进行微调。微调就是在已有模型上做进一步的训练，会改变模型的内部参数，让模型 更加适应特定任务。换句话说，为了训练出一个擅长对话的AI助手，需要给基座模型看更多的对话数据。但微调的成本相比预训练低很多，因为需要的训练数据规 模更小，训练时长更短。在这个阶段里，模型不需要从海量文本学习了，而是从一些人类学的专业且高质量的对话里学习。这相当于既给了模型问题，又给了模型我们人类的回答，属于监督学习，所以这一过程被叫做监督微调Supervised Fine-Tuning，简称SFT，完成后会得到一个SFT模型，它比基座模型更加擅长对问题做出回答。
第一方法：小样本提示工程，目标是：如何提供和AI的沟通效率和质量。好处：不需要准备大量标注数据，不需要训练模型。
提示，就是我们给AI聊天助手输入的问题或指令，AI会根据提示内容给予回应。在进入提示工程之前，我们先要了解ChatGPT助手存在的局限性。 他们背后的大语言模型，是用海量文本训练出来的，因此擅长模仿人类语言表达，也从那些内容里学到了不少知识。他们的回应都是根据提示以及前面已生成的内 容，通过持续预测下一个token的概率来实现的。但同时，对于他们不了解的业务领域，他们并不知道自己缺乏业务知识，加上生成过程中也没有反思能力，所 以，我会经常看到充满着自信的所答非所问。
为了调教AI，给出想要的回答，第一个办法是用小样本提示。我们很多时候都是直接丢问题或指令给AI，这种属于 零样本提示就是没有给AI任何示范，不一定和我们想要的效果相符。但如果我们让AI回答前给他几个对话作为示例，用样本对他进行引导，AI模型就会利用上 下文学习能力，一方面记忆那些内容作为知识，另一方面像示范那样模仿着自己回应。有了小样本提示后，再问AI类似的问题，他就能给出和提示师范相似的回答 了。小样本提示的另一个好处是，由于AI回应的内容风格会大概率遵循我们给的示范。我们也就不用多费口舌给AI从前面的示范回答里领悟。但是，小样本提示 有时也起不到很大的作用。比如AI非常不擅长做数学相关问题，即使我们用样本示范一些正确的结果，到他做的时候依然事倍功半，这是因为它没有思维的过程。
因此，提示工程是一个动态且迭代的过程，它要求我们不断地测试、评估和调整提示，以达到最佳的交互效果。有效的提示工程不仅能提高AI模型解决问题的能力，还能增强其生成内容的相关性和准确性。实践中，建议采用以下策略：
明确并细化目标：清晰定义你想要AI完成的具体任务。
分步指导：对复杂问题，提供分步骤的指导，帮助AI更好地理解和解决问题。
提供背景信息：在需要的情况下，为AI提供足够的背景信息，帮助其更准确地理解上下文。
迭代优化：根据AI的响应不断调整提示，找到最有效的表述方式。
通过这些方法，我们可以有效地利用提示工程，提升生成式AI在各种任务中的表现，无论是解决数学问题、创作内容，还是开发新的AI驱动产品。
具体操作：可以查看《百度智能云千帆大模型平台》，不用写代码就可以完成小样本提示工程。
第二种方法，微调大模型，能深入解决个性化任务。
加载预训练模型：首先，需要从预训练模型中加载所需的参数和权重。
数据准备：针对新的任务和数据，需要进行数据预处理和标注，以生成适用于微调的输入数据。
调整层：在模型的输入和输出层之间添加一个新的调整层，以适应新的任务和数据。这个调整层可以是一个简单的全连接层，也可以是一个卷积层或池化层。
训练：使用新的任务和数据对模型进行训练，通过反向传播算法更新模型的参数。在训练过程中，通常会采用较小的学习率和优化器，以避免过拟合和损失收敛。
评估：在训练完成后，需要对模型进行评估，以了解其在新任务和数据上的性能。评估通常包括计算模型的准确率、精度、召回率等指标。
需要注意的是，在进行模型微调时，需要确保模型的输入和输出格式与预训练模型保持一致，以便能够正确地加载预训练模型的参数和权重。此外，在训练过程中，还需要合理地设置超参数，如学习率、批量大小、迭代次数等，以获得最佳的性能。
具体操作：可以查看《百度智能云千帆大模型平台》，不用写代码就可以完成模型微调。
第三种方法，AI思维链，提升大模型进行复杂推理的能力。
思维链，是谷歌在2022年一篇论文里提出的，作者发现思维链可以显著提升大模型进行复杂推理的能力，特别是在算术常识和符号推理等任务上。运用思 维链的方法是我们给AI的小样本，提示里不仅包含正确的结果，也展示中间的推理步骤，那AI在生成回答时，也会模仿着去生成一些中间步骤，把过程进行分 解。这样做的好处是步子小点，容易接近目标，就像被老师点名回答问题时，站起来瞬间就给出正确答案的难度系数很高。但如果说多说些废话，把思考步骤也讲出 来，一方面可以拖时间，有更多思考机会，另一方面也有助于我们分步骤想，更有机会得到正确答案。思维链也可以用在数学计算之外的很多方面，借助思维链， AI可以在每一步里把注意力集中在当前思考步骤上，减少上下文的过多干扰，因此针对复杂的任务，有更大概率得到准确的结果。在思维链的相关论文里，作者还 提到，即使我们不用小样的提示，只是在问题后面加一句let's think step by step,让我们来分步骤思考，也能提升AI得到正确答案的概率。这是一种成本非常低的方法，用思维链还需要我们想样本示范，而这种方法只需要加上简单一句话，AI就会自行推理。一次，AI思维链，是理解和实现人工智能技术的基石。它不仅仅是一系列技术步骤的组合，更是一种全面的思考模式，涵盖了从数据获取到最终决策输出的整个过程。
增强AI的可解释性：通过可视化AI的决策过程，思维链提示可以帮助我们更好地理解AI是如何做出决策的。这有助于我们评估AI的可靠性，并在必要时对其进行调整。
检测和纠正AI偏见：通过揭示AI在做出决策时所依赖的逻辑路径，思维链提示可以帮助我们发现潜在的偏见，并采取适当的措施来纠正它们。
提高AI决策的透明度和公正性：通过使AI的决策过程更加透明，思维链提示可以增加人们对AI系统的信任。这有助于提高AI在各个领域的广泛应用和接受度。
具体来说，AI思维链可以被细分为以下几个核心部分：
数据获取与处理：这是AI思维链的起点。有效的AI系统依赖于大量的高质量数据。在这一阶段，关键在于如何收集、清洗和整理数据，以确保数据的准确性和代表性。
算法设计：算法是AI的心脏。在这一环节中，选择和设计合适的算法对于解决特定问题至关重要。算法设计不仅要考虑问题的性质，还要考虑可用数据的特点和预期结果的需求。
模型训练：有了合适的数据和算法后，接下来就是训练模型。这一过程涉及调整算法参数，使模型能够准确地从数据中学习并做出预测。
优化与测试：模型训练完成后，并不意味着AI思维链的结束。接下来需要对模型进行优化和测试，以确保其在实际应用中的稳定性和准确性。
部署与应用：最后一步是将训练好的模型部署到实际应用中。这可能涉及到将模型集成到现有的技术系统中，或者根据模型输出进行决策制定。
通过这些步骤，AI思维链将原始数据转化为有价值的洞察和决策，从而在各个行业中发挥其强大的作用。它不仅是技术操作的序列，更是一种跨学科融合的思维方式，它要求我们不仅要理解数据和算法，还要理解这些技术如何服务于实际问题的解决。
第三步：如何强化ChatGPT?
回答不准确，怎么办？为了让模型的实力继续被提升，还可以进行第三步，让SFT模型进行强化学习。模型在环境里采取行动获得结果反馈，从反馈里学习，从而能在给定情况下采取最佳行动来最大化奖励或最小化损失。举例：训小狗，随着和训犬师的互动，小狗会发现某些动作能获得零食，某些动作没有零食，某些动作甚至会遭受惩罚。通过观察动作和奖惩之间的联系，小狗的行为会逐渐接近训犬时的期望。要让ChatGPT的模型当一个乐于助人的AI助手，也是一样的道理。
我们可以让ChatGPT问题做出回答，然后让人类评估员去给回答打分。打分主要是基于三原则，Helpful即有用，Honest即真实， Harmless即无害。如果打分高的话，模型能学习后要再接再厉，如果打分低的话，就学习后要予以改正。但是，靠人类给回答，一个个打分，成本极高，效 率极低，那为何不训练出另一个模型，让模型给模型打分？所以，在这一步骤里需要训练一个奖励模型， 它是从回答以及回答对应的评分里学习的。得到评分数据的方式，是让微调后的GPT模型，也就是SFT模型，对每个问题生成多个回答，然后让人类标注员对回 答质量进行排序。虽然还是免不了要借助标注员的劳动，但一旦有了足够的排序数据，就可以把数据用在训练奖励模型上，让奖励模型学习预测回答的评分。奖励模 型训练出来后就可以用在强化学习上了。强化学习力ChatGPT模型的最初参数来自之前得到的SFT模型，但会随着训练被更新，奖励模型的参数则不再会被 更新，他的任务就是对模型生成的内容打分。那经过一轮又一轮迭代后，模型会不断优化策略，回答的质量会进一步提升，强大的ChatGPT就在不断学习中炼 成了。2022年11月，ChatGPT对外发布，至此引爆生成式AI元年。
举例：Teacher Model就是奖励模型，通过前面的学习已经学到，如果答案是一个问句，它不是一个好的答案，给予低分。这个Teacher Model输出的高分就是强化学习的奖励Reward，强化学习通过调整参数，得到最大的Reward。
ChatGPT模型的基本原理
ChatGPT就是GPT-4的变种，我们了解GPT原理就可以，GPT的实现原理是什么？一句话概括，GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的生成式预训练模型。具体如下：
Transformer架构： GPT基于Transformer模型，该模型是由Vaswani等人于2017年提出的一种深度学习架构。Transformer主要包含了注意力机制 （Attention Mechanism），使得模型能够更好地处理序列数据，同时也降低了序列处理任务的计算复杂度。
预训练： GPT是一种预训练模型，它首先在大规模的文本语料库上进行预训练。在预训练阶段，模型学会了理解文本中的语法、语义和上下文信息，而不需要任务特定的标签。这使得GPT能够捕捉到丰富的语言知识和模式。
自回归生成： GPT是一个自回归模型，它能够生成序列。在预训练期间，模型被训练为根据给定的上下文生成下一个词。这种自回归的训练方式使得模型能够理解并学到长期依赖关系。
多层堆叠： GPT通常由多个Transformer层堆叠而成，每一层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。多层结构允许模型对输入进行多层次的表示学习，从而更好地捕捉复杂的语义和文本结构。
位置嵌入： 为了使模型能够处理序列数据，GPT引入了位置嵌入（Positional Embeddings），以区分不同位置的词在序列中的位置。
微调与下游任务： 在预训练完成后，可以对GPT模型进行微调以适应特定的下游任务，例如文本生成、问答、语言翻译等。微调时，可以使用有标签的数据来调整模型的参数。
