OpenAI chatGPT太强了：是程序猿失业还是Google搜索被代替？

试着和 ChatGPT 聊了几句，它把我的问题解决了。

当每个人都在苦苦等待 GPT-4 发布时，OpenAI 却一直迟迟没有消息，仍在修复其前身。这家总部位于旧金山的公司于昨日发布了一个名为 ChatGPT 的新模型，它是 GPT-3 的衍生产品，它以对话的方式进行交互。

这种对话允许 ChatGPT 回答后续问题，承认错误，挑战不正确的前提，并拒绝不适当的请求。不同于别的语言模型胡编乱造，例如 Meta 的语言模型 Galactica 因为不负责任的胡编乱造，上线几天就下架了。ChatGPT 的不同之处在于，当它不知道自己在说什么时，它承认不知道。此外，ChatGPT 拒绝回答它没有受过训练的问题，例如，它不会试图回答有关 2022 年之后发生的事件的问题。它也不会回答关于个人的问题。

这个模型到底有多智能？以前调试代码的脑力活都得程序员亲自动手，现在 ChatGPT 可以揽下这个苦差事。

用户表示：这段代码没有像我期望的那样运行，我该如何修改？

ChatGPT：你给的上下文信息太少了，很难说出代码的问题。你能否提供更多关于代码的信息，比如代码用来干什么的，这是整个代码还是其中的一部分?

用户：这是代码的一部分。我认为 channel 出现了问题。

ChatGPT：如果没有更多信息来说明代码应该做什么、执行时发生了什么，这个问题就很难说了。从你提供的信息可以看出，代码的一个潜在问题是 resultWorkerErr channel 从未关闭，这意味着如果从未写入 resultWorkerErr channel，代码可能会挂起。如果 b.resultWorker 没有返回错误或者它在有机会返回错误之前被取消，就会发生这种情况。

要解决此问题，你可以在写入 resultWorkerErr channel 后将其关闭。例如，你可以在向 channel 发送错误的行之后添加以下代码行：

这将确保 resultWorkerErr channel 总是关闭的，即使 b.c retworker 从未返回错误。同样，如果没有更多关于你所看到的问题的信息，很难判断这是否是你正在经历的问题。你能提供更多关于运行代码时发生的细节吗?

以上就是 ChatGPT 修改 Bug 的一个过程，可以说是刨根问底了。

在下面的示例中，ChatGPT 提供了对后续指令的响应。下图大概意思是说，用户要求 ChatGPT 帮自己写个简短的介绍，好与邻居认识一下；ChatGPT 给出了一篇简短文字介绍，但用户嫌弃不够正式，好脾气的 ChatGPT 又来了一版正式一点的；之后用户又提了一个要求，让 ChatGPT 帮忙寄出去。最后 ChatGPT 回答：「很抱歉，我是一个基于文本的 AI 助手，没有能力为你发送一封实体信件。我只能提供关于写什么的建议。你可以接受该建议并自己发送这封信。」

看到这，你是不是也想尝试一番。不错，这个模型一经发布，让很多人沉迷而无法自拔，就连马斯克都来了一句：「很多人陷入了该死疯狂的 ChatGPT 循环中。」

ChatGPT新玩法：扮演Linux虚拟机，能管理文件&编程&开浏览器； ChatGPT的智能回答堪比雅思口语满分案例、让AI生成AI绘画提示词......有人喊出“ChatGPT出世，“谷歌要完蛋了？” 。OpenAI最新成果ChatGPT被网友玩坏了！

一时间，大家仿佛找到了一个新的乐子，纷纷和 ChatGPT 打开了对话模式。「要求它解释一个没有上下文的复杂的正则表达式……」这个问题真是够难为人的，但是难不倒 ChatGPT。看这解释的篇幅，应该是解释清楚了。

「ChatGPT 是一个很好的 debugging 伙伴，它不仅能解释 bug，还能修复 bug 并解释修复 bug 的方法。」网友表示。

更有网友不可思议道：「天呐，ChatGPT 竟然知道 AWS IAM 策略。」

「ChatGPT 可以生成数百行 Python 代码，将 100 GB 的文件上传到 AWS S3 bucket 中，只需编写这样一句话即可「Write Python code to upload a file to an AWS S3 bucket（编写 Python 代码，将文件上传到 AWS S3 bucket 中）。」

由于大家太过热情，试用网站已经崩了：「我们的需求异常旺盛。请稍等，我们正在扩充我们的系统。」

试用地址：chat.openai.com

方法

ChatGPT 使用与 InstructGPT 相同的方法——用人类反馈强化学习 (RLHF) 训练模型，但数据收集设置略有不同。ChatGPT 使用监督微调训练了一个初始模型：人类 AI 训练员提供对话，他们在对话中扮演双方——用户和 AI 助手，AI 训练员可以访问模型编写的对话回复，以帮助 AI 调整回复内容。

为了创建强化学习的奖励模型，该研究需要收集比较数据，其中包含两个或多个按质量排序的模型回复。该研究收集了 AI 训练员与聊天机器人的对话，并随机选择一条模型编写的消息，抽取几个备选回复，让 AI 训练员对这些回复进行排名。此外，该研究还使用近端策略优化算法（PPO）微调模型，并对整个过程进行了几次迭代。

ChatGPT 对 GPT-3.5 系列中的某个模型进行了微调，该模型于 2022 年初完成训练。ChatGPT 和 GPT 3.5 在 Azure AI 超级计算基础设施上进行了训练。

局限性

1. ChatGPT 有时会写出看似合理但不正确或荒谬的答案。解决这个问题非常具有挑战性，因为：

RL 训练期间需要现实世界的数据，但目前没有来源； 

模型被训练得过于谨慎导致它拒绝回答可以正确回答的问题；(3) 监督训练会影响模型的性能，因为理想情况是模型知道正确答案是什么，而不是人类演示者知道是什么。

ChatGPT 对调整输入措辞或多次尝试相同的 prompt 很敏感。例如，给定一个问题，模型可以声称不知道答案，但只要对问题稍作改写，模型就就可以正确回答。

模型的回答通常过于冗长并过度使用某些短语，例如重申它是 OpenAI 训练的语言模型。这些问题源于训练数据（训练者喜欢看起来更全面的长答案）和过度优化。

理想情况下，当用户提供模棱两可的查询时，模型会提出质疑，然而 ChatGPT 目前是自行猜测用户的意图。

虽然该研究已努力使模型拒绝不当请求，但它有时会回复有害指令或给出有偏见的回答。研究团队正在使用 Moderation API 来警告模型或阻止某些类型的不安全内容，并试图收集用户反馈来进一步改进该系统的工作。

相比于 GPT-3 和 Codex，ChatGPT 作为 OpenAI 最新发布的模型，已经在安全性和可用性方面做出了诸多改进，汲取了先前模型的经验教训，并通过使用人类反馈强化学习 (RLHF) 大幅减少了模型的有害和不真实输出。

审核编辑 ：李倩