ChatGPT如何练就对答如流的本领
ChatGPT通过预训练和“套娃”方式生成长文本，内容受上下文和语言模型影响，通过学习掌握语言规律，但答案可能存在错误，需人类监督。
本文最后由 荒野孤灯 更新于 2023 年 11 月 18 日 08 时 58 分，已有 369 天未更新。今日被查阅 1 次，若内容或图片资源失效，请留言反馈，谢谢！
摘要由 AI 智能生成
到今年11月份，ChatGPT就“一岁”了。以ChatGPT为代表的人工智能模型正在以惊人的速度快速迭代，甚至有科技公司宣称，ChatGPT今后可能取代人类。那么，ChatGPT的原理是什么？它真的有可能取代人类吗？今天，我用大家都熟悉的例子，让人们直观地了解这项看似玄幻的技术。
“套娃”方式让ChatGPT实现长文本生成
英文缩写ChatGPT全名是Generative Pre-trained Transformer，翻译过来就是“生成式预训练转换器”。从这个名字我们就能看出，它是一个可以生成内容的预训练模型。什么叫生成内容呢？成语接龙游戏就是一种生成，根据前面的内容生成后面的内容。如果我说“守株待……”ChatGPT可能会生成“兔”，如果我说“声东击……” ChatGPT可能会生成“西”。这就是单字接龙的生成能力。
如果只是一个字一个字地生成，想要生成一段长文本岂不是太慢了？这就需要用到“套娃”的方法，就是每生成一个字，就把它和前面的内容组合起来，作为新的前文再去生成下一个字，如此反复，就可以生成任意长的文章。比如，开始时输入“守株待”，ChatGPT生成“兔”，然后把“守株待兔”作为新的前文，再生成下一个字。这样通过大量的单字生成和组合，任何长文本都可以生成出来。
生成内容受两个因素影响，并非随机答案
那么，ChatGPT生成出来的内容是不是完全随机呢？答案是否定的，因为生成内容受两个因素影响：一是前面的上下文，二是ChatGPT自身的语言模型。简单来说就是，相同上下文不同模型会生成不同内容，相同模型不同上文也会生成不同内容，这就好像每个人脑海中对“守株待兔”后面应该连接什么字都有自己的理解是一样的。
当然，我们还希望ChatGPT生成我们想要的内容。这就需要给ChatGPT提供大量我们想要的内容，让它通过学习来改变自身的语言模型，就像重复学习“守株待兔”后面的词应该是“猛虎”。久而久之，看到“守株待兔”后，我们的脑海中第一个出现的词就是“猛虎”。ChatGPT也一样，通过学习就能逐步掌握我们想要的语言规律。
ChatGPT通过学习能自己生成新答案
学习不是简单的记忆，而是能举一反三。如果训练过“守株待兔，猛虎”，看到“守望相助，英雄辈出”也知道下一句应该是“猛虎”，这就是ChatGPT的泛化能力，就是可以应用学习的规律回答没有见过的问题，这与我们通过学习就会应用道理回答新的问题是一样的。
ChatGPT回答问题也是这样的原理，给它提供大量正确的问答范例进行学习，它就掌握了回答这个类型问题的方法，从而可以回答没有见过的新问题。这点不同于搜索引擎，属于直接在数据库里找现成答案。ChatGPT懂得回答问题的方式，然后自己能生成新答案。
不过，ChatGPT的答案不一定正确，因为它可能按照错误的规律生成虚假内容，就像我们也可能从错误例子中学习到错误的知识一样，产生不符合事实的答案。所以，我们不能盲目相信它的一面之词，而要通过多次提问来评估它的可靠性。
得益于极大的模型规模和三段训练法
ChatGPT为何能达到如此惊人的语言生成效果呢？这得益于极大的模型规模和三段训练法：首先，ChatGPT吸收了上亿条互联网数据进行无监督预训练，掌握了广泛的语言知识，然后人工设计语言交互模板规范它的行为，最后通过人工提问，不断反馈训练，提升创造力。通过这样逐步的训练，ChatGPT才能超越我们的预期，完成很多复杂的语言任务。
作为人造系统，ChatGPT也有局限性，生成的内容不可全部相信，需要人类进行监督与评估。就像任何技术一样，只能作为辅助工具而不应该也不可能取代人类创造力和意识，它终究需要人来指导运用。让我们积极而理性地看待这项科技进步，以人为本，造福社会。
（作者系北科科普宣讲团成员，北京实验动物研究中心有限公司市场与行业研究员）
分类标签：读书，ChatGPT，科普知识
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