行業報告新聞報道新聞報道并不是多么了不得的創新。雖然在公眾眼中，ChatGPT是2022年11月美國人工智能公司OpenAI所推出的生成式對話預訓練模型。它通過對話的形式進行交互，對話的形式使得其能夠回答后ChatGPT是2022年11月美國人工智能公司OpenAI所推出的生成式對話預訓練模型。它通過對話的形式進行交互，對話的形式使得其能夠回答后“智能行為包括知覺、“智能行為包括知覺、推理、學習、交流和在復雜環境中的行為。”——尼爾遜（美國斯坦福大學）移動、飛翔、搬運、操作······“人工”“人工”人工智能是人工制造出來的機器，行模擬的一門學科.“智能”“智能”?通常指人類自身的智能（類人智能）機器姬超能陸戰隊終結者終結者機器人總動員掃地機器人跳舞機器人餐廳服務機器人Siri——刷爆了100集/——用計算機來理解和生成自然語言的各種理論和語言是更高級的一種認知智能性性性性小規模專家知識深度學習算法1950~1990小規模專家知識深度學習算法小規模專家知識深度學習算法1950~1990aa是a是a小規模專家知識深度學習算法1950~1990小規模專家知識深度學習算法小規模專家知識深度學習算法喜歡吃輸出層隱含層詞嵌入層輸入層……土豆利用語言天然的順序性我喜歡吃土豆燉XX兩種任務類型喜歡吃輸出層隱含層詞嵌入層輸入層……土豆利用語言天然的順序性我喜歡吃土豆燉XX兩種任務類型小規模專家知識深度學習算法1950~1990人驚訝的“智能”Pre-TrainingKeyword:unsupervisedpre-trasiblingmodelsupervisedfine-tuning,a1234GPTKeyword:unsupervisedpre-traininGPT-1的一個重要成就是其在各種理解任務上的具有較為出色的zero-shot性能模型層數變化和參數對實驗結果的影響大模型大數據輸入：原文+“TL;DR”輸出：摘要輸出：“Frenchsentence2”GPT-2在zero-shot設置下改進了8種語言建模數據集中7種st傳統（稠密）注意力機制：局部注意力機制：膨脹（帶狀）注意力機制：5天）Qusetion:Whichishe5天）Qusetion:WhichisheQusetion:HowmanyeyedQusetion:HowmanyeyedoesmyfoInstructGPT演進路徑（已知=>未知）/docs/moInstructGPT演進路徑（能力猜測）InstructGPT演進路徑（能力猜測）/docs/mo/docs/mo底座能力：大規模預訓練模型模型規模足夠大才能有“涌現”的潛力將任務用Prompt形式統一模型能夠處理未見任務思維鏈能力：在代碼上進行繼續預訓練代碼分步驟、模塊解決問題和人類對齊能力：RLHF結果更符合人類的預期（多樣性、安全性）利用真實用戶的反饋（AI正循環、飛輪）Credits:https://docs.cohere.ai/docs/prompt-engiCredits:https://docs.cohere.ai/docs/prompt-engiCredits:https://docs.cohere.ai/docs/prompt-engiCredits:Credits:https://docs.cohere.ai/docs/prompt-engi思維鏈表示一系列中間推理步驟，相當于在求解問題過程中將解Wei.et.al.2022.Chain-of-ThoughtP思維鏈表示一系列中間推理步驟，相當于在求解問題過程中Wei.et.al.2022.Chain-of-ThoughtP人工收集、標注訓練樣本,進行排序,訓練獎勵模型人工收集、標注訓練樣本,進行排序,訓練獎勵模型通過獎勵模型,利用強化學習的(ProximalPolicyOptimization)訓練InstructGPT-beta版本Plain:標注人員提出任意一個任務，同時保證任務的多樣性“查詢-回復”數據樣例/docs/mo標注者選擇的模型最佳輸出上進行有監督微/docs/model-index-for收集排序數據，訓練獎勵模型Lossθ=?Ex,yw,yl~D[log(σ(rθx,yw?rθ(x,yl)))]Pairwise能夠有效地增加訓練數據將K使用強化學習PPO算法優化policy優化目標中的正則項約束Oφ=EX,Y~DπLrθx,y?βlog(πyx/πSFT(y|x))+YEX~Dpretrain[log(π(x))]僅僅通過模擬人類偏好來優化模型會使得模型在很多NLP任務上性能加入一個額外的語言模型在預訓練數據上的優化目標2231ChatGPT更加擅長多輪對話的內容形式：可能來源于指令微調過發布時間上半年推出。他沒有給出具體的時間，負責任地運行時，它自然就會出現。”模型參數規模Altman還被問及GPT-4的參數規模是否會像網上廣為流傳達到驚人的100萬億參數，Altman稱其為“一派胡言”多模態多模態大模型是一項極具挑戰性的任務。雖詞表優化模型大小和訓練數據規模應該匹配。DeepMind通過實驗表明，參數量為70B的Chinchilla模型，在使用下游任務上的性能都超過了在300Billiontokens上訓練的280B計算優化GPT4—Facts&ReasonableExpec最優參數化而減少了在為給定模型尋找最佳超參數時反復試驗已經證明只要用最佳超參數訓練模型，GPTGPT4—Facts&ReasonableExpecGPT4—Facts&ReasonableExpec小規模專家知識