ChatGPT一经发布就在科技圈火得不行，这两天也是被传得神乎其神，听说它写得了代码、改得了 Bug，小说、段子统统不再话下！那他到底是怎么训练成现在这样的呢？本文介绍李宏毅老师的分析。
李老师在翻看OpenAI的博客发现，其目前并没有发表关于ChatGPT的论文。但是！在OpenAI官方博客介绍中，我们可以发现CharGPT有一个兄弟，InstructGPT，因此他决定依靠InstructGPT去寻找一些ChatGPT的训练逻辑。
当我们看到ChatGPT与InstructGPT的对比时，更加坚定的确定通过InstructGPT是可以找到ChatGPT模型的蛛丝马迹的。如下，上面为ChartGPT的训练流程下面为InstructGPT的流程图。可以说像的7788了，比较面明显的区别其实只有GPT的版本不同而已，前者是GPT3.5，后者是GPT3。所以李老师决定直接分析InstructGPT来推测Chat GPT是怎样练成的！
学习文字接龙，其实就是依据目前已有的信息，去推测下一个可能出现的字，以此类推。与我们在学习机器学习中的文字翻译Transformer架构很相似。
正如下面的例子所演示的，当我们有目前有：“你好”这一个不完整的句子的时候，程序可以基于在互联网上学习到的知识去预测下一个字，有可能是 “美”
这种学习的好处是，我们并不需要人工标注出机器需要训练的内容，只需要把他放到互联网上，看到文字就自我学习文字接龙即可。
但是，坏处也显而易见了，对于一个不完整的句子，我们后面的词可以是很多种多样的，比如说在 “你好” 后面，我们可以接上 “吗” 、 “高”、“美” 等，所以GPT返回的其实是一个概率分布，也就是说每次回答的内容其实都是随机的。这次说 “你好吗”，下次可能就说 “你好美了” 。
但是单单依靠文字接龙，其实GPT就已经可以回答问题了。比如下面的例子，我们问出“台湾最高的山是哪座？” 当GPT在网上看过这么多资料，它通过文字接龙的形式回答，可能可以直接回答出玉山，也可能给你出一道选择题（如果他读过的资料是这么连接起来的），也可能反问你 “谁来告诉我呀？”
经过了文字接龙，我们会发现GPT虽然能回答我们的问题，但是并不一定能回答出我们想要的答案。说白了就是人工来筛选哪些是我们需要的答案（还是逃离不了有多人工就有多智能呐！）
人类希望获得的答案就会被赋予更高的分数
就是我们将每次GPT得到的答案都丢给TeacherModel来评判，如果是人类希望的答案就给高分，如果不是则给低分，这个模式被称为增强式学习种的“Reward”模块
目前ChatGPT模型已经很难再被找到错误了，但是根据上面的分析，我们只需要问出一些没有人问过的内容，他就回答不出来了。比如说：我问 “numbers”是由几个字母组成的，他会回答八个，这是八个吗？？？这明明就是七个！！！
李宏毅老师认为本流程是GPT的社会化过程，从一开始的想说什么就说什么，一直到后面的人类引导他说出期望的答案。
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