ChatGPT是平地起高楼吗？是横空出世吗？当然不是。伴随着人工智能领域不断更新迭代的研究及不断增长的算力，才有了今天震撼世界的ChatGPT。
NLP的全称是NaturalLanguageProcessing（自然语言处理）。它是人工智能的一个重要领域。顾名思义，该领域研究如何处理自然语言。常见的NLP任务有机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、关系抽取、阅读理解等等。
NLP有两个核心的任务，分别是NLU自然语言理解（NaturalLanguageUnderstanding）和NLG自然语言生成（NaturalLanguageGeneration）。NLU聚焦于使机器理解自然语言，NLG则是机器将非语言格式的数据转换为人类可以理解的自然语言。
自然语言理解是人工智能领域皇冠上的明珠，NLP是人工智能赋能社会和赋能行业的硬核科技。“如果我们能够推进自然语言处理，就可以再造一个微软。”比尔·盖茨对自然语言处理在人工智能时代及未来社会发展中的重要性，给予中肯的定义。
在Transformer面世之前，NLP领域的主流模型是循环神经网络RNN（RecurrentNeuralNetwork）及其各种变体。RNN及其各种变体模型有两大问题：
从数学角度来说，NLP可以归为序列建模问题。所谓序列建模，就是要建模产生这个序列的概率分布，或者严格上说是其中的一些条件概率。Transformer的思想是开创性的，对序列建模领域有着深远的影响。Transformer被广泛应用于NLP的各个领域，后续在NLP领域全面开花的语言模型如GPT系列、BERT等，都是基于Transformer。Transformer的出色表现也促使许多人将其应用在计算机视觉领域，相比于传统的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)，视觉Transformer（VisionTransformers，ViT）依靠出色的建模能力，在多项视觉任务上取得了优异的性能。
2015年，创业孵化器YCombinator总裁山姆·阿尔特曼、PayPal联合创始人彼得·蒂尔、Linkedin创始人里德·霍夫曼、特斯拉CEO埃隆·马斯克等人出资10亿美元创立OpenAI，旨在实现安全的通用人工智能（AGI）并造福人类。
OpenAI起初是一个非营利组织，但在2019年成立OpenAILP子公司，目标是盈利和商业化，并引入了微软的10亿美元投资。
OpenAI诞生的初衷，部分原因就是为了避免谷歌在人工智能领域形成垄断。OpenAI的主要成就有：
GPT全称是GenerativePre-Training（生成式预训练），来自于这篇论文标题。该论文提出了一种半监督学习方法，采用了Pre-training+Fine-tuning的训练模式，致力于用大量无标注数据让模型学习“常识”，以缓解标注信息不足的问题。其具体方法是在针对有标签数据训练Fine-tune之前，用无标签数据预训练模型Pre-Train，并保证两种训练具有同样的网络结构。
如上图所示，训练分为两个阶段，第一个阶段是无监督形式的预训练，第二个阶段通过Fine-tuning的模式在监督形式下解决下游任务。GPT使用的Transformer结构也和原始的Transformer有所差异，GPT使用了单向的Transformer来完成预训练任务，将Encoder中的Self-Attention替换成了MaskedSelf-Attention，如上图左侧所示。使用MaskedSelf-Attention的目的，是使得句子中的每个词，都只能对包括自己在内的前面所有词进行Attention。
GPT在Transformer的运用和二阶段训练方式上做出了很好的探索，也取得了非常不错的效果，为后续的研究铺平了道路。
BERT的全称是BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers（以Transformers为基础的双向编码表达器）。BERT和GPT类似的地方在于都是基于“预训练+finetuning”的模式，在模型规模相当的情况下，BERT在分类、标注等任务下都获得了更好的效果，原因在于BERT采用的是不经过Masked的Transformer块，这样BERT就可以看见整个句子，即BERT不仅可以看到当前词之前的所有词，也能看到当前词之后的所有词，这也是双向的含义所在。
GPT的预训练任务只需要预测下一个词即可。由于BERT能看见整个句子，即BERT是知道参考答案的，因此BERT无法采用和GPT一样的预训练任务来训练模型。BERT论文中提出了两个预训练任务：MaskedLM类似于完形填空，训练时随机抹去一句话中的一个或者几个词，然后根据剩余词汇预测被抹去的几个词分别是什么；NextSentencePrediction类似于句子重排序，通过判断两句话的前后句关系，让模型能够更准确的刻画语句乃至篇章层面的语义信息。通过对这两个任务进行联合训练，使模型输出的每个词的向量表示都尽可能全面准确地表达输入文体的整体信息。
从以上描述可知，BERT是一个自编码语言模型，采用了去噪自编码的思路，随机MASK掉的词就是加入的噪音，训练的目的就是如何去噪。而GPT是一个典型的自回归语言模型，根据上文内容预测下一个可能跟随的词。GPT的缺点是只能利用上文的信息（对比BERT，GPT缺失了下文信息），优点则是在NLG任务中有优势，因为GPT的训练过程和NLG的应用过程是一致的。这也是GPT的后续系列中没有引入双向编码表达器的原因所在。
最后的实验表明BERT模型的有效性，并在11项NLP任务中夺得SOTA（State-of-the-Art，最先进的）结果。对于NLU任务，BERT较之GPT是有优势的。
GPT-2相对GPT的第一个主要改进是规模更大、使用的训练数据更多。从模型结构上比较，GPT-2与GPT相比几乎没有什么变化，只是GPT-2更大更宽，GPT是12层的Transformer，BERT最深是24层的Transformer，GPT-2则是48层。GPT-2的预训练数据集叫WebText，是OpenAI从网上爬下来的一大堆语料，有800万左右的文档，40G的文本；而GPT使用的训练数据集大小在5GB左右。
第二个主要改进在于，GPT-2取消了Fine-tuning的步骤。也就是说GPT-2采用了一阶段的模型（预训练）代替了二阶段的模型（预训练+Finetuning）。在预训练阶段，GPT-2采用了多任务的方式进行学习，每一个任务都要保证其损失函数能收敛。不同的任务共享主干的Transformer参数，这样能进一步提升模型的泛化能力，因此在即使没有Fine-turning的情况下依旧有非常不错的表现。
作者通过初步论证指出，足够大的语言模型是能够进行多任务学习的，只是学习速度要比监督学习慢得多。语言模型是能够学习某些监督学习的任务，并且不需要明确具体的监督符号。而监督学习由于数据量的关系通常只是无监督学习的一个子集，所以无监督学习的全局最小也必定是监督学习的全局最小，所以目前的问题变为了无监督学习是否能收敛。GPT-2可以完成多任务处理，这证明了半监督语言模型可以在“无需特定任务训练”的情况下，在多项任务上表现出色。该模型在零样本任务转移设置中取得了显著效果。
模型参数大小对比：最大的GPT模型约1.17亿参数（117M）；最大的BERT约3.4亿参数（340M），最大的GPT-2约15亿参数（1542M）。
如果每秒钟可以进行10的15次方运算，也就是1petaflops，那么一天就可以进行约10的20次方运算，这个算力消耗被称为1个petaflop/s-day。
GPT-3的创新也是划时代的。不管是GPT或者GPT-2，下游任务都需要大量的样本。这不符合人类的习惯，人类只需要少量的示例甚至只需要说明就适应一个全新的NLP下游任务。而GPT-3追求的就是人类这种无缝融合和切换多个任务的能力。GPT-3证明了通过增大参数量就能让语言模型提高下游任务在Few-Shot设置下的性能。
传统的Fine-tuning方式一般流程是：
下图摘自GPT-3论文，GPT-3提出了In-contextlearning的三种方式，Zero-shot表示仅需给出任务描述，One-shot表示仅需给出任务描述和一个例子，Few-shot表示仅需给出任务描述和少量的例子，这三种方式都不再需要进行参数更新，仅需要把少量标注样本作为输入文本的上下文，GPT-3即可输出答案。
InstructGPT是ChatGPT的姊妹模型（此句源自ChatGPT的官方博客）。因为ChatGPT论文还没有放出，因此我们认为，ChatGPT和InstructGPT在实现细节上有最大的相似度。
之前的大语言模型的输出和我们的期待可能会不一致或者不匹配（例如可能会生成错误的、甚至有害的输出）。原因是语言模型的建模目标是“预测当前语境下的下一句话”，而不是“安全且忠实的完成用户的命令”，因此大模型需要进行alignment，来规范模型的“言行举止”，使模型能够helpful、honest、harmless。
InstructGPT基于GPT-3，使用ReinforcementLearningfromHumanFeedback（RLHF），模型训练中加入了人类的评价和反馈数据，而不仅仅是事先准备好的数据集。为了使生成的文本更容易被人理解，OpenAI招募了人类训练师，在训练过程中，人类训练师扮演了用户和人工智能助手的角色。
如上图所示，InstructGPT在一个预训练好的GPT-3模型的基础上，应用了如下三个步骤：
步骤2和步骤3可以反复迭代。基于当前最好的策略，收集更多的比较数据，然后用来训练一个新的奖励模型和一个新的监督策略。
InstructGPT的最终实验结果好于GPT-3，InstructGPT生成的结果，在真实性、无害性、有用性方面都有了很大的提高（但是对偏见这种问题依然没有改善）。
ChatGPT的论文还没有放开。我们在此先奉上官方blog第一段的字面翻译：
一种优化的对话语言模型
我们训练了一个名为ChatGPT的模型，它以对话的方式进行交互。对话格式使ChatGPT能够回答后续问题、承认错误、质疑不正确的前提和拒绝不适当的请求。ChatGPT是InstructGPT的姊妹模型，后者经过训练，可以遵循提示中的指令并提供详细的响应。
官方blog中提供了和InstructGPT论文中非常相似的一张图（如下所示）。对比InstructGPT论文可知ChatGPT应该和InstructGPT一脉相承，在模型的训练方式上非常相似，只是在一些细节上进行了调整。
本质上ChatGPT是一款由AI驱动的聊天机器人，在网友的一系列测试中表现了惊人的能力：流畅对答、写代码、写剧本、辩证分析问题、纠错等等，甚至让记者编辑、程序员、律师等从业者都感受到了威胁，更不乏其将取代谷歌搜索引擎之说。
通俗来讲，ChatGPT能做到什么？能像真正的人一样跟你聊天，能翻译、能做题、能考试、能作曲、能撰文案、能编代码、能写论文、能构思小说、能写工作周报、能写视频脚本……等等等等，它能做的事情实在是太多了，并且它可能比相当多的人做得还要好。或许在未来，ChatGPT类型的人工智能会取代许多类别的工作岗位。
互联网平台的内容生产模式，经历过两个时代。
第二个时代是UGC(UserGeneratedContent)，即用户生产内容。相对应的例子，如抖音、各种blog、小红书上的大部分内容，都是普通用户自己创作生成的。
第三个时代即将到来，我们称之为AIGC（AI-GeneratedContent），即AI生产内容。而ChatGPT的出现以及其展现的能力，对文字模态的AIGC应用有着重要的意义。
ChatGPT不会是这一系列语言模型的尽头。在其论文放开之前，我们称chatGPT建立在GPT-3.5之上。我们也对未来的GPT-4充满了期待。甚至有人说，“如果GPT-4能充分通过图灵测试，我们不应该感到惊讶。”