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—— 要抓住一个风口，你得先了解这个风口的内核究竟是什么。本文作者：黄佳 （著有《零基础学机器学习》《数据分析咖哥十话》）

ChatGPT相关文章已经铺天盖地，剖析（现阶段或者只能说揣测）其底层原理的优秀文章也已经出现，其中就包括爱丁堡大学符尧博士的文章：How does GPT Obtain its Ability? Tracing Emergent Abilities of Language Models to their Sources 以及Alan D. Thompson博士的文章：GPT-3.5 + ChatGPT: An illustrated overview。再继续等待OpenAI发表ChatGPT的官方论文之前，我也谈谈自己对他的一些肤浅理解。

当然我已经问过ChatGPT本GPT这个问题了，它的回答不外乎是一些众所周知的东西。所谓大规模、高质量的训练数据和基于Transformer的架构，以及大量计算资源的需求，那是所有预训练大模型的共性，像Google、Meta这样的公司拥有的资源也不会比OpenAI差，但是他们并没有训练出ChatGPT这样的作品。

标题成功源于反复迭代，持续优化

不过，这个答案和之前与他的某些对话过程中，有一点令我印象深刻的是，ChatGPT反复的强调它并不是突然出现的，他的出现是一个反复迭代，持续优化的过程。

所以我们先来看一看，ChatGPT是怎样一步一步进化到现在这个程度的。如上图所示GPT-3最早发布于2020年5月，这一批模型有大有小，小的125M参数，大到有175B的davinci。基于这个175B的GPT-3，又演进出了一系列的GPT分支模型，重点解决不同类型的任务，其中与ChatGPT的演进密切相关的重要模型包括：

• text-embedding-adc-002：这个模型是用于文本嵌入的模型，可以将文本嵌入到低维向量空间中，用于语义相似度计算等任务。在ChatGPT中，这个模型用于对话历史的编码，有助于生成连贯的对话文本。
• code-davinci-002：这个模型是用于代码生成的模型，可以生成高质量的代码。在ChatGPT的改进过程中，OpenAI将code-davinci-002和GPT-3的部分结构进行了融合，用于增强模型在程序生成等任务中的表现。
• text-davinci-002：这个模型是在davinci模型基础上进行的改进，其主要特点是能够在生成文本时保持一定的一致性和连贯性。在ChatGPT的改进过程中，OpenAI采用了text-davinci-002的部分结构，用于增强模型在对话生成任务中的表现。

这样，我们不难发现，ChatGPT是高屋建瓴。GPT-3这个模型已经在生成连贯的文本、保持一致性、理解上下文等方面表现优秀，这为ChatGPT的生成能力和质量奠定了基础。而ChatGPT又进一步整合了后续的text-embedding / code-davinci / text-davinci 中的对话历史的编码、代码生成以及连贯文本生成的能力。当我们第一次见到ChatGPT的时候，他似乎已经是全能的了。

因此：

• 作为一个聊天对话机器人，他一定要有优越的上下文编码及学习的能力（context learning），这样他才能够记住之前聊了些什么。
• 代码生成能力当然是ChatGPT最令人惊艳的能力之一，这部分能力来源于code-davinci-002的遗传。
• 此外，text-davinci系列的能力来源于InstructGPT中的指令微调（instruction
  tuning）功能，关于指令微调和InstructGPT，OpenAI有论文Training language models to follow instructions with human feedback。此论文，也成为了目前同学们研究（揣摩）ChatGPT的最重要指南。

上图是Yao Fu总结的ChatGPT演进图。当然了，我们现在只是简单分析了从GPT-3到ChatGPT的演进源流，要知道，GPT-3也不是一夜之间诞生的，它也是建立在巨人的肩膀之上的。而GPT-3的爷爷GPT，那可是比BERT还要更早几个月问世的祖宗级别的模型，所以下面我们看一看GPT的初心以及从GPT到GPT3的进化。

标题GPT的“不忘初心”

众所周知，有名的预训练模型，基本上（除了最早的Elmo之外）全是基于Transfromer架构的。在Google发表BERT论文的时候，GPT（初代）和ELMo已经出现了，因此，BERT论文作者将三者进行了简单的比较。

其中：

• ELMo 使用独立训练的从左向右和从右向左的LSTM模型进行拼接生成特征，用于下游任务，本质上这还是一种传统的Word Embedding。
• BERT 使用双向Transformer架构进行预训练，它可以同时考虑句子左右两侧的上下文信息。BERT只使用了Transformer的encoder部分。
• OpenAI GPT 使用单向Transformer架构进行预训练，只能考虑句子左侧的上下文信息。在GPT中，Transformer被用于解码器（decoder）部分。
• 因此，从架构上我们可以说BERT在左（encoder），GPT在右（decoder）。除了架构的区别之外，BERT和OpenAI GPT采用的是微调方法（fine-tuning approach），即在特定任务上微调预训练模型。而ELMo则是基于特征的方法（feature-based approach），即将预训练的特征用于下游任务的训练。

在BERT出现后的数年间，它毫无疑问是最具影响力的语言模型。从创新的角度来说，他所提出的掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）的方法，也是最具创造力的。其中一部分输入token会被随机地替换成掩码（即[MASK]），模型需要通过对其它token的学习，来预测这些被掩码的token的正确标签。这种方式可以促使模型在预测时考虑到左右两侧的上下文信息，从而更好地理解句子中的语义。这使得BERT在某些任务上比其他模型表现更好。

然而！！！BERT的灵活创新当然也就同时带来了他的局限。在自然语言推理方面无所不能的BERT有什么局限？那就是 —— 其实这种考虑到左右两侧的上下文信息的“完形填空”式的训练过程其实给语言模型带来了“上帝视角”。在穆文的文章中就指出：这样训练出来的模型，在阅读理解、句子分类等任务上有天然优势，但从语言模型角度看，显然有点『变味』了，比如语言模型最常见的根据上文生成下文的能力，BERT是不具备的。

同样是基于 transformer 的 GPT系列，则初心不变地选择了坚持用Transformer做单向语言模型的道路：让全局的注意力仅限制在“过去”——也就是一个词的上文。他的目标，就是根据之前出现过的单词，来预测下一个单词的出现概率。这样，他也就保留了最纯正的“语言模型”血统。

稍微详细一点说：在GPT的预训练阶段中，输入序列是一个已经存在的文本片段，训练时，GPT仅关注左侧上下文信息，使用单向的Transformer解码器来生成每个token的表示，而模型需要预测下一个词的概率。解码器部分的Transformer架构通过对已经存在的文本片段的建模，学习文本的潜在分布，并在此基础上预测下一个词。此外，GPT的解码器还采用了一种叫做“自回归”（auto-regressive）的方法，即在生成下一个token时，依赖前面已经生成的token。这种方法保证了生成的序列的连贯性和合理性。

至此，我们不难得出结论：灵活的BERT能能够理解文本的语义，学习到上下文的双向表示，从而具有较强的自然语言推理能力，适用于完成自然语言推理任务，如文本分类、关系抽取等。而坚持了原始语言模型本质的GPT则能够在上文中推断并生成适当的下文，具有较强的文本生成能力，完成生成式的任务，例如对话生成、文本摘要和文章生成等。

而今天让我们惊艳的ChatGPT，本质上是基于上文生成下文，其能力的起源当然是GPT源于原始语言模型的文本生成能力。而且，模型越大，语料库越大，生成语言的连贯自然性就越好。这在初代GPT到GPT2，然后GPT3的演进中可见一斑。从GPT到GPT3，基本架构不变，而模型的参数翻了千倍以上。

关于上述结论详情参考Open AI的GPT-3的官方论文：Language Models are Few-Shot Learners，该论文展示了只要将语言模型的规模扩大，就可以极大地提高任务无关的少样本学习性能。

标题从GPT-3到基于GPT3.5的Chat-GPT

上面我们分析了GPT相对于BERT来说，更容易成为完美的对话机器人的天然优势所在（BERT的架构决定了他是不容易实现聊天对话功能的），下面我们着重分析从GPT-3到基于GPT3.5的Chat-GPT，还有哪些需要具体完善之处。

ChatGPT 如何运作？
关于ChatGPT如何运作的官方说法是：ChatGPT 是根据 GPT-3.5 进行微调的，GPT-3.5 是一种经过训练可生成文本的语言模型。ChatGPT 通过使用人类反馈强化学习 (RLHF) 针对对话进行了优化——一种使用人类演示和偏好比较来引导模型朝着期望的行为发展的方法。

从GPT3到改进版3.5
GPT-3在自然语言处理任务中的表现已经非常出色，能够生成连贯自然的文本，并在一定程度上具有推理和理解文本的能力。然而，GPT-3仍然存在一些问题，例如：缺乏对世界知识的理解，无法进行多轮对话等等。最重要的一点：很多时候生成的对话还是给人以“语无伦次”之感，对话者会感觉AI并没有真正的理解人类的意图。

针对于此，GPT-3.5在GPT-3的基础上进行了一系列改进和增强，主要解决以下几个问题：

• 对于实体和事件的理解：GPT-3.5通过增加对常识知识和常用数据集的了解，使得模型能够更好地理解实体和事件，从而提高了它在问题回答、阅读理解等任务中的表现。
• 对于多轮对话的支持：通过“上下文管理器”（Context Manager），它可以帮助模型管理多轮对话中的上下文信息，从而更好地处理复杂的对话场景。
• 对于文本生成的控制：通过人类反馈强化学习（RLHF），让用户更好地控制模型生成的文本内容和形式，从而使得生成的文本更加符合用户的需求。而且，作为一个公众可以访问的聊天机器人，他需要安全，合规，不能说不该说的话。
• 另外，GPT-3.5 是在 2021年第四季度之前，使用选定的文本和代码的混合物进行了训练，因此它同时具有文本和代码的生成能力。

在上面介绍的几点中，我感觉最解决问题的，可以说是**上下文学习（context learning）的能力，以及人类反馈强化学习（RLHF）**的方法。

上下文学习和管理（context learning and management）

如果一个聊天机器人只能对当前对话进行回应，但是不能记住当前对话之前的Conversation，那么这个聊天机器人是相当让人失望的。而就我们目前的感受来看，ChatGPT显然记住了很先前的对话内容。

ChatGPT说（注意，这是ChatGPT说的，无其它验证源）：为了更好地支持多轮对话，ChatGPT引入了一种称为“Context Manager”的机制。Context Manager是一个基于堆栈的上下文管理器，它可以帮助ChatGPT跟踪和管理多轮对话中的上下文信息。在对话中，ChatGPT通过上下文记忆来理解用户的意图，并根据先前的对话内容生成响应。当ChatGPT接收到一个新的对话时，它将当前上下文压入堆栈中，并开始处理新的对话。当ChatGPT需要回应用户时，它可以通过查看堆栈中的上下文信息，并把它嵌入一个Context Embedding来理解用户的意图和之前的对话内容，并根据此生成响应。

除了堆栈，Context Manager还包括一些其他的组件，如上下文ID、上下文层数和上下文长度等。这些组件可以帮助ChatGPT更好地管理上下文信息，并提高模型在多轮对话场景中的表现。

在多轮对话中，ChatGPT还会根据用户的输入和之前的对话历史生成回复。为了实现上下文的理解和管理，ChatGPT通常需要将用户输入和之前的对话历史进行对齐，将相应的信息对应起来，从而确定用户的意图和之前的对话上下文。例如，当用户输入“我想要一杯咖啡”，ChatGPT会将这句话与之前的对话历史进行对齐，从而确定“一杯咖啡”的意图和上下文。

在ChatGPT中，对齐通常使用的是注意力机制，即通过计算不同输入序列中元素之间的相似度来进行匹配和映射。注意力机制是一种有效的方法，可以帮助ChatGPT实现对话上下文的理解和管理，并在多轮对话中生成连贯自然的回复。

当然，虽然 ChatGPT 能够记住用户早些时候在对话中说过的话，但它可以保留的信息量是有限的。该模型能够从当前对话中引用最多大约 3000 个单词（或 4000 个标记）——超出此范围的任何信息都不会被存储。

人类反馈强化学习 (RLHF)
下面我们就要详细说说GPT-3.5中增加的人类反馈强化学习 (RLHF，Reinforcement Learning with Human Feedback）。这是一种基于强化学习的方法，用于指导机器学习模型的行为。与传统的强化学习方法不同，RLHF使用人类反馈来指导模型的决策过程，从而帮助模型更好地适应不同的环境和任务。

首先，Open AI官方说法：我们使用与InstructGPT相同的方法，使用来自人类反馈的强化学习 (RLHF) 来训练该模型，但数据收集设置略有不同。我们使用监督微调训练了一个初始模型：人类 AI 训练员提供对话，他们在对话中扮演双方——用户和 AI 助手。我们让培训师可以访问模型编写的建议，以帮助他们撰写回复。我们将这个新的对话数据集与 InstructGPT 数据集混合，我们将其转换为对话格式。

为了创建强化学习的奖励模型，我们需要收集比较数据，其中包含两个或多个按质量排序的模型响应。为了收集这些数据，我们收集了 AI 培训师与聊天机器人的对话。我们随机选择了一条模型编写的消息，抽取了几个备选的完成方式，并让 AI 培训师对它们进行排名。使用这些奖励模型，我们可以使用近端策略优化来微调模型。我们对这个过程进行了几次迭代。

具体来说，ChatGPT 模型由 OpenAI 团队采用三步法进行训练：

第一步：收集演示数据并以监督模式训练生成规则（策略）。第一步对应于通过监督学习获得的 GPT-3.5 模型的微调。这种调整是使用问题/答案对完成的。问题由系统从问题数据库中自动提供，AI 培训师（标注员）负责回答问题。他们让培训师获得建议（来自模型）以帮助他们撰写答案。该团队选择的方法是有监督的 Fune-Tuning，它通过对输入和输出数据的拟合来改进网络，调整模型的参数。

第二步：收集对比数据，训练奖励模型。第二步包括自动生成问题/答案对，并让 AI 培训师按照偏好对答案进行排序。系统生成两个答案，AI 培训师必须按质量降序排列。选择的方法是学习奖励模型，该模型根据生成的答案和 AI 培训师提供的命令工作。数据来自 AI 培训师与聊天机器人的对话。这些消息是随机选择的；抽取了几种可能的完成方式，并要求 AI 培训师对它们进行排名。

第三步也是最后一步：是使用强化学习机制，通过小步骤管理模型的规则和生成原则，这被称为近端策略优化 (PPO，Proximal Policy Optimization) 模型。模型的输入是来自数据库的问题，该模型生成由奖励模型评估的输出，然后将奖励注入生成规则管理模型以提高其性能。

这个过程的更多细节，参考OpenAI关于Instruct GPT的论文：Training language models to follow instructions with human feedback 。

总的来说，基于GPT 3所擅长的文本生成能力，再加上后续模型引入的代码生成和代码理解能力，再加上强大的对话上下文管理能力，再通过人类反馈强化学习 (RLHF），使ChatGPT可以从人类反馈中不断优化自己的表现，从而生成更加贴近人类需求和期望的对话回复，所以ChatGPT就演进成了今天我们看到的样子。

好，这就是我目前对ChatGPT这个令人敬佩的产品的认知与理解，后面我们期待开源的ChatGPT的到来，让我们更清楚的了解他的全部真相。

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零基础学机器学习

数据分析咖哥十话

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