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"ChatGPT"是一种由OpenAI开发的语言生成模型，其主要用于自然语言处理（NLP）任务，如问答、对话生成等。它是一种通过学习大量文本来生成新的文本的模型。ChatGPT的名称源于“Chat Generati【【微信】】”的缩写，描述了该模型的基本特征。

ChatGPT是基于Transformer算法的，这是一种用于序列到序列（seq2seq）任务的深度学习技术。Transformer算法通过注意力机制（attention mechanism）来捕捉输入序列中的相关性，并使用多层的全连接神经网络来生成输出序列。

ChatGPT是预训练（pretrained）模型，这意味着它已经在大量的文本数据上进行了训练，以了解语言语法和语义。因此，ChatGPT可以快速识别语言模式并生成相应的回答。它是一种在许多NLP任务中非常有效的模型，并且可以通过微调（【【微信】】）调整以适应特定任务的需求。

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ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体，经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。

ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用，因为它提供了有用的信息或只是为了好玩。

ChatGPT使用方法和注意事项:

支持中文和英文，都可以问，它不是Siri这种机器人，他是一种生产力的工具，要把它当作真实的人来对话，可以让它改进，支持上下文多轮对话，放心大胆的问，每次回答的字数有应该有限制，可以使用“继续问”等来追问，它会继续写。

AI届已经进入新的范式，学会提问题会越来越重要

针对程序员会被取代这个问题，我问了一下?ChatGPT?，它是这样说的：

每一次，不论是 GitHub Copilot 还是 OpenAI Codex，亦或是最近爆火的 ChatGPT，只要一个 AI 工具可以编程，紧跟而来的话题必然是：“程序员是否会因此被替代？”

程序员实惨！职业威胁一直就没停息过。

所以，ChatGPT可以编程？这似乎很让人匪夷所思。

ChatGPT介绍一下！！是一个由OpenAI训练的大型语言模型，可以进行对话、文本生成、问答等多种任务。它使用了Transformer架构，能够从大量语料中学习语言特征。

ChatGPT可以在编程领域有多种应用，其中一些主要的应用如下:

l?代码生成：可以根据输入的需求或描述生成相应的代码。

l?代码提示：可以根据用户输入的代码片段，提供相应的代码提示和补全。

l?故障诊断：可以利用ChatGPT分析错误日志并给出相应的解决方案。

l?文档生成：可以根据输入的代码生成相应的文档。

l?自动测试：可以根据输入的代码生成相应的单元测试。

l?数据科学：可以使用ChatGPT来自动生成模型和数据集的描述。

不过需要注意的是，ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。

ChatGPT的爆火，让我想起，同样会提高程序员开发效率的低代码平台，它的出现也同样被人类污名化，职业威胁程序员。

通过低代码平台，只需要通过拖拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！

作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。

而且低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。

而像市场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心。

chatgpt为代码数据量上亿万。GPT-3的模型所采用的数据量之大，高达上万亿，模型参数量也十分巨大，上千亿，学习之复杂，计算之繁复。

Zero-Shot (ZS) and Few-Shot (FS) In-Context Learning

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为获取最佳阅读格式体验，建议访问个人博客：从语言模型到ChatGPT：大型语言模型的发展和应用 | JMX Blog

大型语言模型（LLM）是指能够处理大量自然语言数据的深度学习模型，它已经在自然语言处理、文本生成、机器翻译等多个领域中展现出了巨大的潜力。在过去几年中，LLM领域经历了飞速的发展，其中Google和OpenAI作为两家领先的公司在这个领域中的表现备受关注。

Google是LLM领域的重要参与者，其BERT自编码模型和T5编码解码器在自然语言理解任务上取得了优异的表现。BERT模型通过预训练大规模文本数据，提取出词向量的同时，也能够学习到上下文信息。而T5模型则是在BERT的基础上，进一步将生成式任务融入其中，实现了一体化的自然语言处理能力。这些模型的出现，极大地推动了LLM领域的发展。

与之相反的是，OpenAI则从2018年开始，坚持使用decoder only的GPT模型，践行着「暴力美学」――以大模型的路径，实现AGI。GPT模型通过预训练海量语料库数据，学习到了自然语言中的规律和模式，并在生成式任务中取得了出色的表现。OpenAI坚信，在模型规模达到足够大的情况下，单纯的decoder模型就可以实现AGI的目标。

除了Google和OpenAI外，还有许多其他公司和研究机构也在LLM领域做出了贡献。例如，Facebook的RoBERTa模型、Microsoft的Turing NLG模型等等。这些模型的不断涌现，为LLM领域的发展注入了新的动力。

如果只用解码器的生成式是通用LLM的王道，2019年10月，Google同时押注编码解码器的T5，整整错失20个月，直到2021年10月发布FLAN才开始重新转变为decoder-only。这表明，在实际应用中，不同任务可能需要不同类型的模型，而在特定任务中，编码解码器的结构可能比decoder-only模型更加适合。

在本文中，我们将基于CS224N课件回顾大型语言模型的发展历程，探讨它们是如何从最初的基础模型发展到今天的高级模型的，并介绍ChatGPT的发展历程，看看ChatGPT如何实现弯道超车。

近年来，语言模型越来越倾向于使用更大的模型和更多的数据，如下图所示，模型参数数量和训练数据量呈指数倍增加的趋势。

模型名称	说明	备注
GPT	Transformer decoder with 12 layers[参数量117M]Trained on BooksCorpus: o【【微信】】 (4.6GB text).	表明大规模语言建模可以成为自然语言推理等下游任务的有效预训练技术。
GPT2	Same architecture as GPT, just bigger (117M -> 1.5B)trained on much more data: 4GB -> 40GB of internet text data (WebText)	涌现出优异的Zero-shot能力。
GPT3	Another increase in size (1.5B -> 175B)data (40GB -> o【【微信】】)	涌现出强大的上下文学习能力，但是在复杂、多步推理任务表现较差。

近年来，随着GPT模型参数量的增加，GPT2与GPT3模型已经表现出了极佳的上下文学习能力(In-Context Learning)。这种能力允许模型通过处理上下文信息来更好地理解和处理自然语言数据。GPT模型通过Zero-Shot、One-Shot和Few-Shot学习方法在许多自然语言处理任务中取得了显著的成果。

其中，Zero-Shot学习是指模型在没有针对特定任务进行训练的情况下，可以通过给定的输入和输出规范来生成符合规范的输出结果。这种方法可以在没有充足样本的情况下，快速生成需要的输出结果。One-Shot和Few-Shot学习则是在样本量较少的情况下，模型可以通过学习一小部分示例来完成相应任务，这使得模型能够更好地应对小样本学习和零样本学习的问题。

链接：[2301.00234] A Sur【【微信】】g

大模型有一个很重要的涌现能力（Emergent ability）就是In-Context Learning（ICL），也是一种新的范式，指在不进行参数更新的情况下，只在输入中加入几个示例就能让模型进行学习。下面给出ICL的公式定义：

C = I , s ( x 1 , y 1 ) , . . . , s ( x k , y k ) o r C = s ( x 1 , y 1 , I ) , . . . , s ( x k , y k , I ) C = {I,s(x_1,y_1),...,s(x_k,y_k)} \quad or \quad C = {s(x_1, y_1, I), . . . , s(x_k, y_k, I)} C=I,s(x1?,y1?),...,s(xk?,yk?)orC=s(x1?,y1?,I),...,s(xk?,yk?,I)

P ( y j O x ) ? f M ( y j , C , x ) P\left(y_j \mid x\right) riangleq f_{\【【微信】】{M}}\left(y_j, C, x\right) P(yj?Ox)?fM?(yj?,C,x)

y ^ = arg ? max ? y j ∈ Y P ( y j O x ) . \hat{y}=\arg \max _{y_j \in Y} P\left(y_j \mid x\right) . y^?=arg