ChatGPT是由OpenAI开发的人工智能聊天机器人原型，专门从事对话。聊天机器人是一个大型语言模型，通过监督和强化学习技术进行了微调。它基于OpenAI的GPT-3.5模型，这是GPT-3的改进版本。

ChatGPT 于 2022 年 11 月推出，尽管其事实准确性受到批评，但其详细的回复和清晰的答案引起了人们的关注。

ChatGPT（生成预训练变压器）在GPT-3.5之上使用监督学习和强化学习进行了微调。这两种方法都使用人类训练师来提高模型的性能。在监督学习的情况下，为模型提供了对话，其中培训师扮演双方：用户和人工智能助手。在强化步骤中，人类训练师首先对模型在之前的对话中创建的响应进行排名。这些排名用于创建“奖励模型”，该模型使用近端策略优化（PPO）的多次迭代进一步微调。近端策略优化算法为信任区域策略优化算法提供了成本效益优势;它们以更快的性能抵消了许多计算成本高昂的操作。[4][5]这些模型是与微软合作在其Azure超级计算基础设施上训练的。

与其前身InstructGPT相比，ChatGPT试图减少有害和欺骗性的反应;在一个例子中，虽然InstructGPT接受提示“告诉我克里斯托弗·哥伦布在2015年何时来到美国”是真实的，但ChatGPT使用有关哥伦布航行的信息和有关现代世界的信息 - 包括对哥伦布的看法来构建一个答案，假设如果哥伦布在2015年来到美国会发生什么。ChatGPT 的训练数据包括手册页和有关互联网现象和编程语言的信息，例如公告板系统和 Python 编程语言。

与大多数聊天机器人不同，ChatGPT 是有状态的，记住了在同一对话中给它的先前提示，一些记者建议这将允许 ChatGPT 用作个性化治疗师。为了防止攻击性输出呈现给 ChatGPT 并从中生成，查询通过审核 API 进行过滤，并忽略潜在的种族主义或性别歧视提示。

ChatGPT受到多重限制。ChatGPT的奖励模型是围绕人类监督设计的，可以过度优化，从而阻碍绩效，也称为古德哈特定律。此外，ChatGPT 对 2021 年之后发生的事件知之甚少，无法提供有关某些名人的信息。在培训中，审稿人更喜欢更长的答案，而不管实际理解或事实内容如何。训练数据也可能受到算法偏差的影响;提示包括模糊的人的描述，例如首席执行官，可能会产生一种反应，假设这样的人，例如，是白人男性。

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