ChatGPT（Chat Generative Pre-training Transformer） 是一个 AI 模型，属于自然语言处理（ Natural Language Processing ， NLP ） 领域，NLP 是人工智能的一个分支。所谓自然语言，就是人们日常生活中
接触和使用的英语、汉语、德语等等。自然语言处理是指，让计算机来理解并正确地操作自然语言，完成人类指定的任务。NLP 中常见的任务包括文本中的关键词抽取、文本分类、机器翻译等等。
NLP 当中还有一个非常难的任务：对话系统，也可被笼统称为聊天机器人，正是 ChatGPT 所完成的工作。
自从 1950 年代出现计算机以来，人们就已经开始着手研究让计算机辅助人类理解、处理自然语言，这也是 NLP 这一领域的发展目标，最著名的当属图灵测试。
1950年，计算机之父——艾伦·图灵(Alan Turing)介绍了一项测试，以检查机器是否能像人类一样思考，这项测试称为图灵测试。它具体的测试方法和目前 ChatGPT 的方式一模一样，即构建一个计算机对话系统，一个人和被测试的模型互相进行对话，如果这个人无法辨别对方究竟是机器模型还是另一个人，就说明该模型通过了图灵测试，计算机是智能的。
长久以来，图灵测试都被学界认为是难以攀登的巅峰。正因如此，NLP 也被称为人工智能皇冠上的明珠。而 ChatGPT 所能够做的工作，已经远远超出了聊天机器人这个范畴，它能够根据用户的指令写文章，回答技术问题，做数学题，做外文翻译，玩文字游戏等等。所以，某种程度上，ChatGPT 已经摘下了这颗皇冠上的明珠。
ChatGPT 的工作形式非常简单，用户向 ChatGPT 提问任何一个问题，模型都会做出解答。
其中，用户的输入和模型的输出都是文字形式。一次用户输入和一次模型对应的输出，叫做一轮对话。我们可以把 ChatGPT 的模型抽象成如下流程：
此外，ChatGPT 也可以回答用户的连续提问，也就是多轮对话，多轮对话之间是有信息关联的。其具体的形式也非常简单，第二次用户输入时，系统默认把第一次的输入、输出信息都拼接在一起，供 ChatGPT 参考上次对话的信息。
如果用户与 ChatGPT 对话的轮次过多，一般来讲模型仅会保留最近几轮对话的信息，此前的对话信息将被遗忘。
ChatGPT 在接收到用户的提问输入后，输出的文字并不是一口气直接生成的，而是一个字、一个字生成的，这种逐字生成，即生成式（Generative） 。如下图所示。
当用户输入问句：“你喜欢苹果还是香蕉？”，ChatGPT 接收到数据之后，首先会生成一个“我”字，然后，模型会综合用户的问句和生成的“我”字，继续生成下一个字“喜”。以此类推，直到生成一个完整的句子“我喜欢苹果。”。
前面介绍了 ChatGPT 的建模形式，可以试想一下，如果让你来实现一个 ChatGPT 模型，有哪些思路和方法呢？事实上，大致有两种策略，基于规则的 NLP 和基于统计的 NLP。自从 ChatGPT 开始，NLP 领域又进入了强化学习时代，即基于强化学习的 NLP。
基于规则的 NLP，是指使用人工编写的规则来处理自然语言。这些规则通常基于语法、语义和语用等方面的知识，可以用来解析和生成自然语言。例如，我们可以基于以下规则设计一个对话系统：
规则 1：当模型接收到用户的问句后，把问句中的“吗”字去掉，“？”换成“。”
规则 2：把“你”换成“我”，“我”字换成“你”
由此，我们可以根据这些规则，制作一个对话模型，开启对话模式了。
用户：Hello。 模型：Hello。用户：你是 ChatGPT 吗？ 模型：是的，我是 ChatGPT。 用户：你喜欢掘金社区吗？ 模型：我喜欢掘金社区。用户：你有使用过jionlp工具包吗？ 模型：我曾使用过jionlp工具包。
以上是一个基于规则的非常粗浅的对话系统示例。其中存在的问题，相信读者能够很容易找出来。如果用户问题太复杂了怎么办？问题中没有加问号怎么办？我们需要不断编写出各种规则来覆盖上面的特殊情况。这说明基于规则存在几个明显的缺点：
这就是 NLP 发展早期的方式方法：基于规则完成模型系统构建。在早期，一般也被称为符号主义。
基于统计的 NLP 则是利用机器学习算法从大量的语料库中学习自然语言的规律特征，在早期也被称为连接主义。这种方法不需要人工编写规则，规则主要通过学习语言的统计特征，暗含在模型中。换句话说，基于规则的方法中，规则是显性的，人工编写的；基于统计的方法中，规则是隐形的，暗含在模型参数中，由模型根据数据训练得到。
这些模型，在近年来发展迅速，ChatGPT 就是其中一种。除此之外，还有各式各样不同形态构造的模型，其根基原理是相同的。它们的处理方式主要如下：
训练模型 => 利用已训练好的模型进行工作
在 ChatGPT 中，主要采用预训练（ Pre-training ） 技术来完成基于统计的 NLP 模型学习。最早，NLP 领域的预训练是由 ELMO 模型（Embedding from Language Models）首次引进的，后续 ChatGPT 等各种深度神经网络模型广泛采用了这种方式。
它的重点在于，根据大规模原始语料学习一个语言模型，而这个模型并不直接学习如何解决具体的某种任务，而是学习从语法、词法、语用，到常识、知识等信息，把它们融汇在语言模型中。直观地讲，它更像是一个知识记忆器，而非运用知识解决实际问题。
预训练的好处很多，它已经成为了几乎所有 NLP 模型训练的必备步骤。我们将在后续章节展开讲。
基于统计的方法远远比基于规则的方法受欢迎，然而它最大的缺点是黑盒不确定性，即规则是隐形的，暗含在参数中。例如，ChatGPT 也会给出一些模棱两可、不知所云的结果，我们无从依照结果来判断模型为什么给出这样的答案。
ChatGPT 模型是基于统计的，然而它又利用了新的方法，带人工反馈的强化学习（Reinforcement Learning with Human Feedback，RLHF） ，以此取得了卓越的效果，把 NLP 的发展带入了一个新阶段。
几年前，Alpha GO 击败了柯洁。这几乎可以说明，强化学习如果在适合的条件下，完全可以打败人类，逼近完美的极限。当前，我们依然处在弱人工智能时代，但局限于围棋这个领域，Alpha GO 就是一个强人工智能，它的核心就在于强化学习 。
所谓强化学习，就是一种机器学习的方法，旨在让智能体（agent，在 NLP 中主要指深度神经网络模型，就是 ChatGPT 模型）通过与环境的交互来学习如何做出最优决策。
这种方式就像是训练一只狗（智能体）听哨声（环境）进食（学习目标）。
一只小狗，当听到主人吹哨后，就会被奖励食物；而当主人不吹哨时，小狗只能挨饿。通过反复的进食、挨饿，小狗就能建立起相应的条件反射，实际上就是完成了一次强化学习。
而在 NLP 领域，这里的环境要复杂得多。针对 NLP 模型的环境并非真正的人类语言环境，而是人为构造出来的一种语言环境模型。因此，这里强调是带人工反馈的强化学习。
基于统计的方式能够让模型以最大自由度去拟合训练数据集；而强化学习就是赋予模型更大的自由度，让模型能够自主学习，突破既定的数据集限制。ChatGPT 模型是融合统计学习方法和强化学习方法的，它的模型训练流程如下图所示：
这部分训练流程将在第 8-11 节展开讲。
实际上，基于规则、基于统计、基于强化学习 这 三种方式，并不仅仅是一种处理自然语言的手段，而是一种思想。一个解决某一问题的算法模型，往往是融合了这三种解决思想的产物。
如果把计算机比作一个小孩，自然语言处理就像是由人类来教育小孩成长。
基于规则的方式，就好比家长 100% 控制小孩，要求他按照自己的指令和规则行事，如每天规定学习几小时，教会小孩每一道题。整个过程，强调的是手把手教，主动权和重心都在家长身上。对于 NLP 而言，整个过程的主动权和重心，都在编写语言规则的程序员、研究员身上。
基于统计的方式，就好比家长只告诉小孩学习方法，而不教授具体每一道题，强调的是半引导。对于 NLP 而言，学习重心放在神经网络模型上，但主动权仍由算法工程师控制。
基于强化学习的方式，则好比家长只对小孩制定了教育目标，比如，要求小孩能够考试达到 90 分，但并不去管小孩他是如何学习的，全靠自学完成，小孩拥有极高的自由度和主动权。家长只对最终结果做出相应的_奖励或惩罚_，不参与整个教育过程。对于 NLP 来说，整个过程的重心和主动权都在于模型本身。
NLP 的发展一直以来都在逐渐向基于统计的方式靠拢，最终由基于强化学习的方式取得完全的胜利，胜利的标志，即 ChatGPT 的问世；而基于规则方式逐渐式微，沦为了一种辅助式的处理手段。ChatGPT 模型的发展，从一开始，就在坚定不移地沿着让模型自学的方向发展进步着。
前面的介绍中，为了方便读者理解，没有提 ChatGPT 模型内部的具体构造。
ChatGPT 是一个大型的神经网络，其内部结构是由若干层 Transformer 构成的，Transformer 是一种神经网络的结构。自从 2018 年开始，它就已经成为了 NLP 领域的一种通用的标准模型结构，Transformer 几乎遍布各种 NLP 模型之中。
如果说，ChatGPT 是一幢房子的话，那么，Transformer 就是构建 ChatGPT 的砖头。
Transformer 的核心是自注意力机制（Self-Attention），它可以帮助模型在处理输入的文字序列时，自动地关注到与当前位置字符相关的其他位置字符。自注意力机制可以将输入序列中的每个位置都表示为一个向量，这些向量可以同时参与计算，从而实现高效的并行计算。举一个例子：
在机器翻译中，在将英文句子 "I am a good student" 翻译成中文时，传统的机器翻译模型可能会将其翻译成 "我是一个好学生"，但是这个翻译结果可能不够准确。英文中的冠词“a”，在翻译为中文时，需要结合上下文才能确定。
而使用 Transformer 模型进行翻译时，可以得到更加准确的翻译结果，例如 "我是一名好学生"。
这是因为 Transformer 能够更好地捕捉英文句子中，跨越很长距离的词汇之间的关系，解决文本上下文的长依赖。自注意力机制将在第 5-6 节展开介绍，Transformer 结构详解将在第 6-7 节展开介绍。
以上是人人都懂ChatGPT第一章：ChatGPT 与自然语言处理的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
