AI百科：CHATGPT的工作原理

AI百科：CHATGPT的工作原理

By Benjamin Hendricks

ChatGPT迅速獲得了數(shù)百萬人的關(guān)注，但許多人都持謹(jǐn)慎態(tài)度，因為都不了解它的工作原理。而本文就是試圖將其分解，以便更容易理解。

然而，就其核心而言，ChatGPT是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)。如果想要玩ChatGPT或者想弄懂它是什么，核心界面是一個聊天窗口，可以在其中提問或提供查詢，AI會做出回應(yīng)。要記住的一個重要細(xì)節(jié)是，在聊天中，上下文會被保留，這意味著消息可以引用先前的信息，而ChatGPT將能夠根據(jù)上下文地理解這一點。

當(dāng)在聊天框中輸入查詢時會發(fā)生什么?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

首先，在ChatGPT的框架下，有很多東西待發(fā)現(xiàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)在過去10年里一直在迅速發(fā)展，ChatGPT利用了許多最先進(jìn)的技術(shù)來實現(xiàn)其結(jié)果。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是相互連接的“神經(jīng)元”層，每個神經(jīng)元負(fù)責(zé)接收輸入、處理輸入，并將其傳遞給網(wǎng)絡(luò)中的下一個神經(jīng)元。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成了當(dāng)今人工智能的支柱。輸入通常是一組稱為“特征”的數(shù)值，表示正在處理的數(shù)據(jù)的某些方面。例如，在語言處理的情況下，特征可能是表示句子中每個單詞的含義的詞嵌入。

詞嵌入只是一種文本的數(shù)字表示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將使用它來理解文本的語義，然后可以將其用于其他目的，比如以語義邏輯的方式進(jìn)行響應(yīng)！

因此，在ChatGPT中按回車鍵后，該文本首先被轉(zhuǎn)換為詞嵌入，這些詞嵌入是在整個互聯(lián)網(wǎng)上的文本上進(jìn)行訓(xùn)練的。然后有一個經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在給定輸入詞嵌入的情況下，輸出一組合適的響應(yīng)詞嵌入。然后，使用應(yīng)用于輸入查詢的逆操作將這些嵌入入翻譯成人類可讀的單詞。這個解碼后的輸出就是ChatGPT打印出來的內(nèi)容。

ChatGPT模型大小

轉(zhuǎn)換和輸出生成的計算成本非常高。ChatGPT位于GPT-3之上，GPT-3是一個擁有1750億個參數(shù)的大型語言模型。這意味著在OpenAI使用其大型數(shù)據(jù)集調(diào)整的廣泛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有1750億個權(quán)重。

因此，每個查詢至少需要兩次1750億次計算，這加起來很快。OpenAI可能已經(jīng)找到了一種方法來緩存這些計算以降低計算成本，但不知道這些信息是否已經(jīng)發(fā)布到任何地方。此外，預(yù)計將于今年年初發(fā)布的GPT-4，據(jù)稱參數(shù)增加了1000倍!

計算復(fù)雜性會導(dǎo)致實際成本!如果ChatGPT很快成為付費產(chǎn)品，不必感到驚訝，因為OpenAI目前正在花費數(shù)百萬美元免費運(yùn)營它。

編碼器、解碼器和RNN

自然語言處理中常用的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)。這些網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計目的是將輸入序列“編碼”為緊湊表示，然后將該表示“解碼”為輸出序列。

傳統(tǒng)上，編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)配對，用于處理順序數(shù)據(jù)。編碼器處理輸入序列并產(chǎn)生固定長度的向量表示，然后將其傳遞給解碼器。解碼器處理這個向量并產(chǎn)生輸出序列。

編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)已廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯等任務(wù)，其中輸入是一種語言的句子，輸出是將該句子翻譯成另一種語言。它們也被應(yīng)用于摘要和圖像說明生成任務(wù)。

變壓器與注意力

與編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)類似，變壓器包括兩個組件;然而，轉(zhuǎn)換器的不同之處在于它使用一種自關(guān)注機(jī)制，允許輸入的每個元素關(guān)注所有其他元素，從而允許它捕獲元素之間的關(guān)系，而不管它們彼此之間的距離如何。

變壓器還使用多頭注意力，允許它同時關(guān)注輸入的多個部分。這使得它能夠捕獲輸入文本中的復(fù)雜關(guān)系并產(chǎn)生高度準(zhǔn)確的結(jié)果。

在2017年發(fā)表“Attention is All You Need”論文時，變壓器取代了編碼器-解碼器架構(gòu)，成為自然語言處理的最先進(jìn)模型，因為它可以在較長的文本中實現(xiàn)更好的性能。

變壓器架構(gòu)，來自https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf

生成式預(yù)訓(xùn)練

生成式預(yù)訓(xùn)練是一種在自然語言處理領(lǐng)域特別成功的技術(shù)。它涉及以無監(jiān)督的方式在海量數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的通用表示。這個預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)可以針對特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)，比如語言翻譯或問答，從而提高性能。

生成式預(yù)訓(xùn)練架構(gòu)，摘自《通過生成式預(yù)訓(xùn)練提高語言理解能力》

在ChatGPT的例子中，這意味著對GPT-3模型的最后一層進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)在聊天中回答問題的用例，這也利用了人工標(biāo)記。下圖可以更詳細(xì)地了解ChatGPT微調(diào):

ChatGPT 微調(diào)步驟，來自https://arxiv.org/pdf/2203.02155.pdf

把一切結(jié)合在一起

因此，在ChatGPT的框架下有許多活動部件，這些部件只會不斷增長。看到它如何繼續(xù)發(fā)展將是非常有趣的，因為許多不同領(lǐng)域的進(jìn)步將幫助類似GPT的模型獲得進(jìn)一步的采用。

在接下來的一兩年里，我們可能會看到這種新的使能技術(shù)帶來的重大顛覆。--------------------------峰會預(yù)告

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