《ChatGPT:监督学习与奖励模型的完美结合》

背景：OpenAI 于 2015 年在旧金山成立，主要从事人工智能研究。2019 年 OpenAI收到微软注资 10 亿美元，就 Azure 业务开发人工智能技术。2020 年发布GPT-3 语言模型，由微软获得独家授权。2022 年，OpenAI 在 GPT-3.5 的基础上推出了 ChatGPT，强化了人工智能的语言对话能力，引起社会广泛关注。2023 年，微软拟对 OpenAI 追加数十亿美元投资，利用自身算力基础设施资源发挥与 OpenAI 业务协同效应，深入布局生成式 AI 技术。

原理：ChatGPT 采用监督学习+奖励模型进行语言模型训练，主要包括三个步骤：

1）第一阶段：训练监督策略模型。在 ChatGPT 模型的训练过程中，需要标记者的参与监督过程；

2）第二阶段：训练奖励模型。借助标记者的人工标注，训练出合意的奖励模型，为监督策略建立评价标准；

3）第三阶段：采用近端策略优化进行强化学习。通过监督学习策略生成 PPO 模型，将最优结果用于优化和迭代原有的 PPO 模型参数。ChatGPT 的训练过程采用单一模型+小样本学习+人类微调监督方式进行，取得了良好效果，验证了 AI 大模型应用前景，大模型路线有望成为未来主流。

模型：ChatGPT 的成功离不开 AI 大模型的加持，强大的算法训练模型，使得 ChatGPT 在迭代中获得实现接近自然语言的表达能力。拆解模型来看：

ChatGPT是一种基于大型模型的语言处理工具,通过利用微软丰富的算力资源来训练强大的底层通用能力。这种模型采用监督学习方法,有效地解决了大模型同质化的问题,从而提高了其性能和准确性。

2）模型的具体训练模式，采用的是预训练语言模型，而预训练语言模型无需人工标签，具备高效性、通用性与正则化等内生优势，且二代模型具备上下文交互能力，推动模型语义理解能力升级；

3）Transformer 是大模型高效运行的根基，天然适合高并发训练，通过编码器堆叠实现底层架构搭建。

ChatGPT 是人工智能助手技术 (AIGC) 的一个重要应用,与过去的AI产品相比,它在模型类型、应用领域和商业化方面都展现出了一些新的特点。

1）技术方面：ChatGPT 属于自然语言处理领域，与早期的自然语言技术相比，ChatGPT 采用大模型进行训练，并加入人工反馈增强学习(RLHF)方法，实现了效果提升；

2）应用方面：ChatGPT 属于生成式 AI，相比于分析型 AI，不局限于已有的内容，已在文艺创作，代码处理，营销等多个创造性场景内得到应用；

在商业化的进程中，ChatGPT展现出了超越过往AI应用的强大潜力。其表现主要体现在两个方面：一是用户数量迅速增长，二是获得了以微软为代表的科技巨头的支持，这将为应用的广泛推广提供了有力保障。