1.概述
ChatGPT是當前自然語言處理領域的重要進展之一，透過預訓練和微調的方式，ChatGPT可以生成高質量的文字，可應用於多種場景，如智慧客服、聊天機器人、語音助手等。本文將詳細介紹ChatGPT的原理、實戰演練和流程圖，幫助讀者更好地理解ChatGPT技術的應用和優勢。
2.內容
在當今快速發展的人工智慧領域，自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）技術是研究的重要方向之一。NLP技術的目標是幫助計算機更好地理解和處理人類語言，從而實現人機互動、自然語言搜尋、文字摘要、語音識別等應用場景。
ChatGPT是當前自然語言處理領域的重要進展之一，可以生成高質量的文字，可應用於多種場景，如智慧客服、聊天機器人、語音助手等。本文將詳細介紹ChatGPT的原理、實戰演練和流程圖，幫助讀者更好地理解ChatGPT技術的應用和優勢。
2.1 原理分析
ChatGPT是由OpenAI推出的一種基於Transformer的預訓練語言模型。在自然語言處理中，預訓練語言模型通常是指使用無標籤文字資料訓練的模型，目的是為了提高下游任務（如文字分類、命名實體識別、情感分析）的效能。ChatGPT是預訓練語言模型的一種，它採用了單向的Transformer模型，透過大規模的文字資料預訓練模型，再在具體任務上進行微調，從而實現高質量的文字生成和自然對話。
下面我們來詳細介紹一下ChatGPT的原理。
2.1.1 Transformer模型
ChatGPT模型採用了單向的Transformer模型，Transformer模型是一種基於注意力機制的編碼-解碼框架，由Google在2017年提出。它是目前自然語言處理中應用最廣泛的模型之一，已經被證明在多種任務上取得了比較好的效能。
Transformer模型的核心是多頭注意力機制，它允許模型在不同位置上對輸入的資訊進行不同的關注，從而提高模型的表達能力。同時，Transformer模型採用了殘差連線和Layer Normalization等技術，使得模型訓練更加穩定，減少了梯度消失和梯度爆炸等問題。
在Transformer模型中，輸入的序列首先經過Embedding層，將每個詞對映為一個向量表示。然後輸入到多層Transformer Encoder中，每一層包括多頭注意力機制和前向傳播網路。在多頭注意力機制中，模型會計算出每個位置與其他位置的關聯程度，從而得到一個權重向量，將這個權重向量應用到輸入上，就得到了每個位置的加權表示。接下來，模型會將每個位置的加權表示與原始輸入進行殘差連線和Layer Normalization，從而得到更好的表達。
在ChatGPT模型中，Encoder和Decoder是相同的，因為它是單向的模型，只能使用歷史資訊生成當前的文字。每次生成一個新的詞時，模型會將歷史文字作為輸入，透過Decoder生成下一個詞。
2.1.2 預訓練
ChatGPT模型的預訓練使用的是大規模的無標籤文字資料，例如維基百科、網頁文字等，這些資料可以包含數十億甚至數百億的單詞。預訓練的目的是讓模型學習到文字的語言規律和語義資訊，從而提高模型的泛化能力。預訓練使用的是語言建模任務，即在給定部分文字的情況下，模型預測下一個詞是什麼。預測的損失函式採用交叉熵損失函式，透過反向傳播和隨機梯度下降演算法更新模型引數。
2.1.3 微調
ChatGPT模型的微調是指在特定的任務上，針對不同的資料集，對預訓練模型進行微調。微調的目的是將模型應用到具體的場景中，例如聊天機器人、智慧客服等。微調過程中，我們會為模型新增一些特定的輸出層，根據具體的任務來調整模型的引數。
2.2 ChatGPT
ChatGPT是一款通用的自然語言生成模型，即GPT翻譯成中文就是生成型預訓練變換模型。這個模型被網際網路巨大的語料庫訓練之後，它就可以根據你輸入的文字內容，來生成對應的文字回答。也就是常見的聊天問答模式，比如：
語言模型的工作方式，是對語言文字進行機率建模。
用來預測下一段輸出內容的機率，形式上非常類似於我們小時候玩的文字接龍游戲。比如輸入的內容是你好，模型就會在可能的結果中，選出機率最高的那一個，用來生成下一部分的內容
從體驗的反饋來看，ChatGPT對比其他的聊天機器人，主要在這樣幾個方面上進步明顯：
- 首先，它對使用者實際意圖的理解有了明顯的提升，以前用過類似的聊天機器人，或者自動客服的朋友，應該會經常遇到機器人兜圈子，甚至答非所問的情況，而ChatGPT在這方面有了顯著的提升，大家在實際體驗了之後感覺都非常的明顯；
- 其次，是非常強的上下文銜接能力，你不僅能夠問他一個問題，而且還可以透過不斷追加提問的方式，讓它不斷的改進回答內容，最終達到使用者想要的理想效果。
- 然後，是對知識和邏輯的理解能力，當你遇到某個問題，它不僅只是給一個完整的回答，同時，你對這個問題的各種細節追問，它都能回答出來。
ChatGPT目前暫時還沒有看到與之相關的論文，但是，官網有一篇Instruct GPT和ChatGPT是非常接近的。在官網上也指出了ChatGPT是InstructGPT的兄弟模型，它經過訓練可以按照指示中的說明進行操作並提供詳細的響應。
這裡我們可以看到2個模型的訓練過程非常的相似，文章地址：
-
https://openai.com/research/instruction-following
- https://openai.com/blog/chatgpt
ChatGPT訓練流程如下所示：
InstructGPT訓練流程如下所示：
在OpenAI關於InstructiGPT中的論文中，有可以找到這些直觀優勢的量化分析。
InstructGPT對比上一代GPT3:
- 首先在71%的情況下，InstructGPT生成的回答要比GPT3模型的回答要更加符合訓練人員的喜好。這裡提到GPT3是OpenAI的上一代自然語言生成模型。
- 其次，InstructGPT在回答問題的真實程度上，也會更加可靠，當兩個模型同時被問到他們完全不知道的內容時，InstructGPT只有21%的情況會編造結果，而GPT3就高了，多達到了41%。這裡，我們可以發現，即便是最厲害的模型它也有五分之一的機率會胡說八道；
- 除此之外，InstructGPT在產生有毒回答的機率上也減小了25%。
所以，彙總下來，InstructGPT比上一代模型能夠提供更加真實可靠的回答，並且回答的內容也會遠比上一代更加符合使用者的意願。
3.如何做到這些提升的呢？
我們要看清楚ChatGPT，為什麼可以做到如此出色的效果。就需要我們把視角稍微拉遠一點，看一看這款模型，近幾年的發展歷史。
ChapGPT是OpenAI的另一款模型，它是InstructGPT的兄弟模型，也就是基於InstructGPT做了一些調整，而InstructGPT的上一代是GPT3，再往上一個版本是GPT2，再往上是GPT，那再往前就是Google的那一篇關於transformer的著名論文（https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf），這裡需要提一下的是，同樣是基於transformer結構的，還有Google自家的BERT架構，以及對應的分支。
所以，我們能夠得到這樣一個分支圖。
這裡，本人能力有限，沒法對每一篇論文分析總結。但是，想提到一些自己在學習的過程中感覺比較有趣的決定和突破。
首先，同樣是transformer架構上分支出來的，BERT和GPT的一大不同，來自於他們transformer具體結構的區別，BERT使用的是transformer的encoder元件，而encoder的元件在計算某個位置時，會關注他左右兩側的資訊，也就是文章的上下文。而GPT使用的是transformer decoder元件，decoder元件在計算某個位置時，只關注它左側的資訊，也就是文章的上文。
我們如果用一個通俗的比喻就是，BERT在結構上對上下文的理解會更強，更適合嵌入式的表達，也就是完型填空式的任務。而GPT在結構上更適合只有上文，完全不知道下文的任務，而聊天恰好就是這樣的場景。
另一個有趣的突破，來自模型量級上的提升。
從GPT到GPT2，再到GPT3，OpenAI大力出奇跡，將模型引數從1.17億，提升到15億，然後進一步暴力提升到了1750億個。以至於GPT3比以前同型別的語言模型，引數量增加了10倍以上。
同時，訓練資料量也從GPT的5GB，增加到GPT2的40GB，再到GPT3的45TB，與此相關的是在方向上（https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf）
OpenAI沒有追求模型在特定型別任務上的表現，而是不斷的增加模型的泛化能力。同時，GPT3的訓練費用，也到達了驚人的1200萬美元。
那下一個有趣的節點，就達到了今天的主角ChatGPT的兄弟，InstructGPT。從GPT3到InstructGPT的一個有趣改進。來自於引入了人類的反饋。用OpenAI論文的說法是，在InstructGPT之前，大部分大規模語言模型的目標，都是基於上一個輸入片段token，來推測下一個輸入片段。
然而這個目標和使用者的意圖是不一致的，使用者的意圖是讓語言模型，能夠有用並且安全的遵循使用者的指令，那這裡的指令instruction，也就是InstructGPT名字的來源，當然，也就呼應的今天ChatGPT的最大優勢，對使用者意圖的理解。為了達到這個目的，他們引入了人類老師，也就是標記人員，透過標記人員的人工標記，來訓練出一個反饋模型，那這個反饋模型，實際上就是一個模仿喜好，用來給GPT3的結果來打分的模型，然後這個反饋模型再去訓練GPT3，之所以沒有讓標記人員，直接訓練GPT3，可能是因為資料量太大的原因吧。
所以，這個反饋模型，就像是被抽象出來的人類意志。可以用來激勵GPT3的訓練，那整個訓練方法，就被叫做基於人類反饋的強化學習。至此簡易版的InstructGPT的前世今生就介紹完了。我們來回顧一下OpenAI一直在追求的幾個特點：
- 首先，是隻有上文的decoder結構，這種結構下訓練出來的模型，天然適合問答這種互動方式；
- 然後，是通用模型，OpenAI一直避免在早期架構和訓練階段，就針對某個特定的行業做調優，這也讓GPT3有著很強的通用能力
- 最後，是巨量資料和巨量引數，從資訊理論的角度來看，這就像深層的語言模型，涵蓋的人類生活中，會涉及的幾乎所有的自然語言和程式語言，當然，這也就極大的提高了個人或者小公司參與的門檻。
既然說到了原理，還有一個方面是前面沒有提及到的，就是連續對話的能力。所以，ChatGPT是如何做到能夠記住對話的上下文的呢？
這一能力，其實在GPT3時代就已經具備了，具體做法是這樣的，語言模型生成回答的方式，其實是基於一個個的token，這裡的token，可以粗略的理解為一個個單詞。所以ChatGPT給你生成一句話的回答，其實是從第一個詞開始，重複把你的問題以及當前生成的所有內容，再作為下一次的輸入，再生成下一個token，直到生成完整的回答。
4.實戰演練
為了更好地理解ChatGPT模型的實際應用，我們可以嘗試使用Hugging Face提供的Transformers庫來構建一個聊天機器人模型。
1.準備資料集
我們可以使用Cornell電影對話資料集來作為ChatGPT模型的訓練資料集。Cornell電影對話資料集包含了超過220,579條對話記錄，每條記錄都有一個問題和一個回答。我們可以將問題和回答組合在一起，形成聊天機器人的訓練樣本。
2.資料預處理
在訓練ChatGPT模型之前，我們需要對資料進行預處理，將文字轉換為數字表示。我們可以使用tokenizer將文字轉換為tokens，並將tokens轉換為模型輸入的數字表示。在使用Hugging Face的Transformers庫中，我們可以使用AutoTokenizer自動選擇適合的tokenizer，根據模型的型別和配置來進行初始化。
以下是對電影對話資料集進行預處理的程式碼：
from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('distilgpt2') pad_token_id = tokenizer.pad_token_id max_length = 512 def preprocess_data(filename): with open(filename, 'r', encoding='iso-8859-1') as f: lines = f.readlines() conversations = [] conversation = [] for line in lines: line = line.strip() if line.startswith('M '): conversation.append(line[2:]) elif line.startswith('E '): conversation.append(line[2:]) if len(conversation) > 1: conversations.append(conversation) conversation = [] questions = [] answers = [] for conversation in conversations: for i in range(len(conversation) - 1): questions.append(conversation[i]) answers.append(conversation[i+1]) inputs = tokenizer(questions, answers, truncation=True, padding=True, max_length=max_length) return inputs, pad_token_id inputs, pad_token_id = preprocess_data('movie_conversations.txt')
在上述程式碼中，我們使用了AutoTokenizer來初始化tokenizer，並指定了最大的序列長度為512。同時，我們也定義了padding token的id，並使用preprocess_data函式來對Cornell電影對話資料集進行預處理。在預處理過程中，我們將每個問題和回答組合在一起，使用tokenizer將文字轉換為tokens，並將tokens轉換為數字表示。我們還設定了padding和truncation等引數，以使得所有輸入序列長度相同。
3.訓練模型
在對資料集進行預處理後，我們可以使用Hugging Face的Transformers庫中提供的GPT2LMHeadModel類來構建ChatGPT模型。GPT2LMHeadModel是一個帶有語言模型頭的GPT-2模型，用於生成與前面輸入的文字相關的下一個詞。
以下是使用GPT2LMHeadModel訓練ChatGPT模型的程式碼：
from transformers import GPT2LMHeadModel, Trainer, TrainingArguments model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('distilgpt2') model.resize_token_embeddings(len(tokenizer)) training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=4, save_total_limit=2, save_steps=1000, logging_steps=500, evaluation_strategy='steps', eval_steps=1000, load_best_model_at_end=True, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=inputs['input_ids'], data_collator=lambda data: {'input_ids': torch.stack(data)}, ) trainer.train()
在上述程式碼中，我們首先使用GPT2LMHeadModel來初始化ChatGPT模型，並調整Embedding層的大小以適應我們的tokenizer。接下來，我們定義了TrainingArguments來配置訓練引數。其中包括了訓練的輪數、每批次的大小、模型儲存路徑等資訊。最後，我們使用Trainer類來訓練模型。在這裡，我們將輸入資料傳遞給train_dataset引數，並使用一個data_collator函式將輸入資料打包成一個批次。
4.生成文字
在訓練完成後，我們可以使用ChatGPT模型來生成文字。在Hugging Face的Transformers庫中，我們可以使用pipeline來實現文字生成。
以下是使用ChatGPT模型生成文字的程式碼：
from transformers import pipeline generator = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer) def generate_text(prompt): outputs = generator(prompt, max_length=1024, do_sample=True, temperature=0.7) generated_text = outputs[0]['generated_text'] return generated_text generated_text = generate_text('Hello, how are you?') print(generated_text)
在上述程式碼中，我們首先使用pipeline函式來初始化一個文字生成器，其中指定了ChatGPT模型和tokenizer。接下來，我們定義了generate_text函式來使用生成器生成文字。在這裡，我們傳入一個prompt字串作為生成的起始點，並使用max_length引數來指定生成文字的最大長度，使用do_sample和temperature引數來控制文字的隨機性和流暢度。
5.總結
ChatGPT是一個強大的自然語言生成模型，可以用於生成對話、推薦、文字摘要等多種任務。在本文中，我們介紹了ChatGPT的原理、實現流程和應用場景，並提供了Cornell電影對話資料集的預處理和ChatGPT模型的訓練程式碼。透過使用Hugging Face的Transformers庫，我們可以輕鬆地構建和訓練ChatGPT模型，並使用pipeline來生成文字。希望本文能夠幫助讀者更好地理解ChatGPT，以及如何應用自然語言生成技術來解決實際問題。
因為，GPT3 API裡面單次互動最多支援4000多個token(https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them)
因此，我猜測ChatGPT的上下文大概也是4000個token左右。