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近日，由人工智能實(shí)驗(yàn)室OpenAI發(fā)布的對(duì)話式大型語言模型Chat-GPT獲得市場(chǎng)廣泛關(guān)注。測(cè)試反饋的結(jié)果顯示，相比于前一代的GPT-3，Chat-GPT給出的答案完成度很高，并能在專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)形成具有一定創(chuàng)作性的回答。技術(shù)背景上，OpenAI團(tuán)隊(duì)從GPT-3.5系列中的一個(gè)模型進(jìn)行微調(diào)，使用人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)訓(xùn)練該模型。這種技術(shù)使用人類偏好作為獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來微調(diào)模型，在此前的Transformer算法的基礎(chǔ)上又優(yōu)化了數(shù)據(jù)來源。與GPT-3相比，Chat-GPT測(cè)試所取得的進(jìn)步是明顯的，但這些進(jìn)步主要來自于數(shù)學(xué)層面上優(yōu)化帶來的匹配精準(zhǔn)度提高，而并非算法真正為AI帶來了邏輯性。更直觀的理解是，Chat-GPT“解鎖”了GPT-3已經(jīng)具備的能力，原先模型中真正使用到的計(jì)算和數(shù)據(jù)不到2%，這讓Chat-GPT成為一個(gè)AI技術(shù)應(yīng)用的成功范例。對(duì)產(chǎn)業(yè)界而言，Chat-GPT的成功意味著產(chǎn)業(yè)端算力與數(shù)據(jù)質(zhì)量重要性進(jìn)一步提升，人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量與算力，在未來Transformer發(fā)展的過程中將越來越重要，一味堆疊數(shù)據(jù)量的時(shí)代可能已經(jīng)過去。能夠完成數(shù)據(jù)閉環(huán)以及有著優(yōu)秀的數(shù)據(jù)自處理能力的企業(yè)預(yù)計(jì)將在未來AI模型發(fā)展的過程中更加受到青睞。場(chǎng)景落地端，根據(jù)模型現(xiàn)有的完成度，在垂直行業(yè)針對(duì)性地做人工反饋訓(xùn)練，就可以落地智能客服、問答產(chǎn)品，在toC場(chǎng)景中料將率先得到應(yīng)用。Chat-GPT的成功證明了Transformer模型并非陷入困境，AI模型&技術(shù)上持續(xù)的新突破，正驅(qū)動(dòng)全球AI產(chǎn)業(yè)進(jìn)入加速發(fā)展階段，疊加AI產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)的不斷凸顯，擁有完整數(shù)據(jù)閉環(huán)結(jié)構(gòu)、良好數(shù)據(jù)自處理能力的企業(yè)有望持續(xù)成為產(chǎn)業(yè)受益者。重點(diǎn)推薦：特斯拉、英偉達(dá)、AMD、高通等。
　　▍事件背景：Chat-GPT模型獲得市場(chǎng)廣泛關(guān)注，對(duì)話類AI效果遠(yuǎn)超大眾預(yù)期。近日，由人工智能實(shí)驗(yàn)室OpenAI發(fā)布的對(duì)話式大型語言模型Chat-GPT引爆中文互聯(lián)網(wǎng)。Chat-GPT是OpenAI團(tuán)隊(duì)最新公布的語言模型，并于11月30日向社區(qū)發(fā)布測(cè)試。從測(cè)試反饋的結(jié)果看，相比于前一代的GPT-3，Chat-GPT給出的答案完成度很高，并能在專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)形成具有一定創(chuàng)作性的回答，并且對(duì)于不同語言都能支持。Chat-GPT目前可以輕松與人類進(jìn)行專業(yè)性的對(duì)話，回答各種問題，無論是寫代碼改bug、回答科學(xué)問題，甚至給推特的發(fā)展提建議。這標(biāo)志著對(duì)話式AI開始能在大范圍、細(xì)粒度問題上給出普遍穩(wěn)妥的答案，并根據(jù)上下文形成一定的邏輯性。本篇報(bào)告將關(guān)注Chat-GPT背后的技術(shù)邏輯、對(duì)AI算法發(fā)展的整體影響以及產(chǎn)業(yè)化的落地可能性。
　　▍Chat-GPT模型：在GPT-3.5的基礎(chǔ)上基于人類反饋學(xué)習(xí)進(jìn)行額外訓(xùn)練，給出了Transformer模型未來發(fā)展的一個(gè)可能解法。OpenAI團(tuán)隊(duì)從GPT-3.5系列中的一個(gè)模型進(jìn)行微調(diào)，使用與InstructGPT相同的方法，使用人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)訓(xùn)練該模型，并對(duì)數(shù)據(jù)收集設(shè)置相對(duì)做了優(yōu)化。人類反饋強(qiáng)化模型這一技術(shù)，是OpenAI從2017開始發(fā)表論文的新領(lǐng)域。這種技術(shù)使用人類偏好作為獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來微調(diào)模型，首先收集人工編寫演示數(shù)據(jù)集（包含兩種不同輸出類型的比較），然后在這個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)模型(RM)來預(yù)測(cè)標(biāo)簽者更喜歡哪個(gè)輸出。最后，使用此RM作為獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)并微調(diào)這個(gè)GPT-3策略以使用PPO算法最大化此獎(jiǎng)勵(lì)。從測(cè)試的結(jié)果看，Chat-GPT能夠調(diào)用大量的專業(yè)數(shù)據(jù)庫，并用巧妙的語言連接句將他們拼合在一起，在回答問題時(shí)，模型能根據(jù)上下文展現(xiàn)出一定的連貫性。在面對(duì)GPT-3束手無策的人稱代詞時(shí)，Chat-GPT展現(xiàn)出了一定的邏輯能力。
　　▍模型背后問題：并非底層技術(shù)上的革命性突破，產(chǎn)業(yè)端意義大于學(xué)術(shù)端意義。與GPT-3相比，Chat-GPT測(cè)試所取得的進(jìn)步是明顯的，但這些進(jìn)步主要來自于數(shù)學(xué)層面上的優(yōu)化帶來的結(jié)果匹配精準(zhǔn)度提高，而并非算法真正為AI帶來了邏輯性，也不是能夠從訓(xùn)練的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到新的知識(shí)。對(duì)于Chat-GPT相對(duì)于原先模型的進(jìn)步的一種更直觀的理解是，Chat-GPT“解鎖”了GPT-3已經(jīng)具備的能力，通過原先的提示工程難以激發(fā)：這是因?yàn)橛?xùn)練程序相對(duì)于預(yù)訓(xùn)練期間學(xué)到的東西，新知識(shí)的連接能力有限。這一過程帶來了更好的結(jié)果匹配度來逼近人類思考所使用的邏輯，但并非給予了AI底層邏輯性的概念。從大量的測(cè)試結(jié)果能看出，Chat-GPT有時(shí)仍會(huì)寫出看似合理但不正確或荒謬的答案，以及幼兒都絕不會(huì)出現(xiàn)的邏輯性錯(cuò)誤。主要原因包括：（1）在面對(duì)邏輯性的指代，以及稍微復(fù)雜的句式，模型仍然難以分析出內(nèi)在的邏輯性關(guān)聯(lián)；(2)訓(xùn)練模型更加謹(jǐn)慎導(dǎo)致它拒絕回答和逃避回答問題；(3)監(jiān)督訓(xùn)練會(huì)誤導(dǎo)模型，因?yàn)槔硐氲拇鸢溉Q于模型知道什么，而不是人類演示者知道什么。
　　▍Chat-GPT對(duì)產(chǎn)業(yè)界的影響：底層算力、數(shù)據(jù)質(zhì)量重要性進(jìn)一步提升，toC端場(chǎng)景（智能客服等）料將率先迎來變革。1）人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量與算力，盡管相比于GPT-3，Chat-GPT削減了一部分的數(shù)據(jù)量，但對(duì)于余下的數(shù)據(jù)做了更好的優(yōu)化以及加入了人類反饋調(diào)節(jié)的獎(jiǎng)勵(lì)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)質(zhì)量與大算力支撐下的獎(jiǎng)勵(lì)系統(tǒng)預(yù)計(jì)將在未來Transformer發(fā)展的過程中越來越重要，一味堆疊數(shù)據(jù)量的時(shí)代可能已經(jīng)過去。能夠完成數(shù)據(jù)閉