ChatGPT的工作原理、关键技术及未来发展趋势

摘要：

ChatGPT是自然语言处理领域的一项重要技术突破,专注于对话生成任务,在多种任务中表现出卓越的性能.主要探讨 ChatGPT 的演变历程、关键技术,并分析了其未来可能的发展方向.首先,介绍了 ChatGPT 的模型架构和技术演进过程.随后,重点讨论了 ChatGPT 的关键技术,包括提示学习与指令微调、思维链、人类反馈强化学习.然后,分析了由于基于概率生成原理所造成的固有局限,包括事实性错误、垂直领域深度性弱、潜在的恶意应用风险、可解释性及模型实时性差等.最后,探讨了其在典型应用中存在的问题和相应的解决途径,包括在训练评估过程中考虑道德和安全性因素,以降低潜在风险;结合外部专家知识和迁移学习,以提高模型对特定领域的理解能力,更好地适应特定任务场景;引入多模态数据,以提高模型信息理解能力,增强模型通用性和泛化性.通过对ChatGPT模型框架、技术演变与关键技术的分析,为深入理解 ChatGPT 提供帮助;结合原理分析其固有缺陷,并结合实际应用中存在的问题,挖掘未来可能的研究方向,为自然语言处理领域的深入研究提供有益参考.

关键词：ChatGPT模型架构、概率生成、强化学习、迁移学习

所属期刊栏目：58

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;陕西省重点研发计划资助项目;陕西省重点研发计划资助项目

在线出版日期：2024-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1-12