三分钟了解ChatGPT

这两天，ChatGPT在社交网络大火，很多小伙伴都在想着体验一下这个新鲜事物。关于如何注册ChatGPT，已经有很多文章介绍，我们就不再赘述了。这里还是跟读者们做一个简单的分享，让大家用几分钟的时间对ChatGPT及其背后的AI技术流派有个快速的了解。

Generative Pre-trained Transformer生成型预训练变换模型

GPT是”Generative Pre-trained Transformer“生成型预训练变换模型的缩写，目的是为了使用深度学习生成人类可以理解的自然语言。目前我们讨论的GPT一般指的是GPT-3，显而易见，在之前还有GPT-2和GPT。

GPT-3是由人工智能公司OpenAI训练与开发，该模型设计基于谷歌开发的变换语言模型。GPT-3的神经网络包含1750亿个参数，为有史以来参数最多的神经网络模型。OpenAI于2020年5月发表GPT-3的论文，微软在2020年9月22日宣布取得了GPT-3的独家授权。

ChatGPT: 为对话而优化的语言模型

按照OpenAI官方的说法“我们已经训练了一个名为 ChatGPT 的模型，它以对话的方式进行交互。对话模式使 ChatGPT 能够回答连续的问题、承认错误、质疑不正确的前提并拒绝不恰当的请求。ChatGPT 是InstructGPT的兄弟模型，InstructGPT模型被训练为遵循对话中的指令并提供详细的响应。”

聊天机器人ChatGPT

ChatGPT是基于GPT3.5优化的一个模型，可以理解为是一个通用聊天机器人。根据 OpenAI 的说法，GPT-3.5通过吸收大量来自网络的内容，包括成千上万的维基百科条目、社交媒体帖子和新闻文章，来学习句子、单词和部分单词之间的关系。

ChatGPT的例子

读者可以发挥自己的想象力，去让ChatGPT完成很多奇思妙想的任务。例如让它用鲁迅的口吻写总结报告，用金庸的笔法写文案等等。

在这里延伸一下，目前Prompt Engineering提示工程学也是一门很热的研究，未来很有可能成为一个专门的职业方向。有兴趣的读者可以了解一下。

延申阅读：GAN和Transformer

ChatGPT本质属于生成式人工智能，属于无监督或半监督的机器学习。与之相关的还有Discriminative modeling区分式模型，区分式模型大多属于监督式学习。

生成性人工智能目前有两种主要的框架：GAN（Generative Adversarial Network ）和GPT（Generative Pre-trained Transformer ）。

GAN目前广泛应用于图像、视频和语音生成，在医疗、自动驾驶、元宇宙等领域有实际的应用。

随着GPT-4的推出，预计生成性人工智能将再一次超越人们的预期。