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2022年11月，OpenAI推出人工智能聊天原型 ChatGPT，再次赚足眼球，为AI界引发了类似AIGC让艺术家失业的大讨论。

ChatGPT 是一种专注于对话生成的语言模型。它能够根据用户的文本输入，产生相应的智能回答。这个回答可以是简短的词语，也可以是长篇大论。其中 GPT 是 Generati【【微信】】rmer（生成型预训练模型）的缩写。

ChatGPT 使用的预训练模型 GPT，是在 Transformer 中的 decoder 基础上进行改造的。

Title：Attention Is All You Need

Abstract：The dominant se【【微信】】dels are based on complex recurrent or con【【微信】】orks that include an encoder and a decoder. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a new simple network architecture, the Transformer, based solely on attention mechanisms, dispensing with recurrence and con【【微信】】. Experiments on two machine translation tasks show these models to be superior in 【【微信】】e parallelizable and requiring significantly less time to train. Our model achieves 28.4 【【微信】】ishto-German translation task, impro【【微信】】est results, including ensembles, by o【【微信】】. On the WMT 2014 English-to-French translation task, our model establishes a new single-model state-of-the-art BLEU score of 41.0 after training for 3.5 days on eight GPUs, a small fraction of the training costs of the best models from the literature.

摘要：占主导地位的序列转导模型是基于复杂的递归或卷积神经网络，包括一个编码器和一个解码器。性能最好的模型还通过注意机制将编码器和解码器连接起来。我们提出了一个新的简单的网络结构CTransformer，它只基于注意力机制，完全不需要递归和卷积。在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型在质量上更胜一筹，同时也更容易并行化，需要的训练时间也大大减少。我们的模型在WMT 2014英德翻译任务中达到了28.4 BLEU，比现有的最佳结果（包括合集）提高了2 BLEU以上。在WMT 2014英法翻译任务中，我们的模型在8个GPU上训练了3.5天后，建立了新的单模型最先进的BLEU得分，即41.0分，这只是文献中最佳模型的训练成本的一小部分。

GPT 家族与 BERT 模型都是知名的 NLP 预训练模型，都基于 Transformer 技术。GPT-1 只有12个 Transformer 层，而到了 GPT-3，则增加到 96 层。

Title：Language Models are Few-Shot Learners

Abstract：Recent work has demonstrated substantial gains on many NLP tasks and benchmarks by pre-training on a large corpus of text followed by fine-tuning on a specific task. While typically task-agnostic in architecture, this method still re【【微信】】ine-tuning datasets of thousands or tens of thousands of examples. By contrast, humans can generally perform a new language task from only a few examples or from simple instructions - something which current NLP systems still largely struggle to do. Here we show that scaling up language models greatly impro【【微信】】, few-shot performance, sometimes e【【微信】】veness with prior state-of-the-art fine-tuning approaches. Specifically, we train GPT-3, an autoregressi【【微信】】75 billion parameters, 10x more than any pre【【微信】】age model, and test its performance in the few-shot setting. For all tasks, GPT-3 is applied without any gradient updates or fine-tuning, with tasks and few-shot demonstrations specified purely 【【微信】】th the model. GPT-3 achie【【微信】】 on many NLP datasets, including translation, 【【微信】】, and cloze tasks, as well as se【【微信】】e on-the-fly reasoning or domain adaptation, such as unscrambling words, using a no【【微信】】, or performing 3-digit arithmetic. At the same time, we also identify some datasets where GPT-3’s few-shot learning still struggles, as well as some datasets where GPT-3 faces methodological issues related to training on large web corpora. Finally, we find that GPT-3 can generate samples of news 【【微信】】s which human e【【微信】】lty distinguishing from 【【微信】】s written by humans. We discuss broader societal impacts of this finding and of GPT-3 in general.

摘要：最近的工作表明，在许多NLP任务和基准上，通过对大型文本语料库进行预训练，然后对特定的任务进行微调，可以获得巨大的收益。虽然在结构上通常是任务无关的，但这种方法仍然需要特定任务的微调数据集，包括几千或几万个例子。相比之下，人类通常只需通过几个例子或简单的指令就能完成一项新的语言任务C而目前的NLP系统在很大程度上仍难以做到这一点。在这里，我们展示了扩大语言模型的规模，大大改善了与任务无关的、少量的性能，有时甚至达到了与之前最先进的微调方法的竞争力。具体来说，我们训练了GPT-3，一个具有1750亿个参数的自回归语言模型，比以前的任何非稀疏语言模型多10倍，并测试了它在少数情况下的性能。对于所有的任务，GPT-3的应用没有任何梯度更新或微调，纯粹通过与模型的文本互动来指定任务和少量演示。GPT-3在许多NLP数据集上取得了强大的性能，包括翻译、回答问题和cloze任务，以及一些需要即时推理或领域适应的任务，如解读单词、在句子中使用一个新词或进行3位数的算术。同时，我们也发现了一些数据集，在这些数据集中，GPT-3的几率学习仍然很困难，还有一些数据集，GPT-3面临着与大型网络语料库训练有关的方法学问题。最后，我们发现，GPT-3可以生成人类评价者难以区分的新闻文章样本。我们讨论了这一发现和GPT-3总体上的更广泛的社会影响。

ChatGPT 的训练流程，主要参考自 instructGPT ，ChatGPT 是改进的 instructGPT。

Title：Training language models to follow instructions with human feedback

Abstract：Making language models bigger does not inherently make them better at following a user’s intent. For example, large language models can generate outputs that are untruthful, toxic, or simply not helpful to the user. In other words, these models are not aligned with their users. In this paper, we show an a【【微信】】e models with user intent on a wide range of tasks by fine-tuning with human feedback. Starting with a set of labeler-written prompts and prompts submitted through the OpenAI API, we collect a dataset of labeler demonstrations of the desired model behavior, 【【微信】】e GPT-3 using super【【微信】】. We then collect a dataset of rankings of model outputs, which we use to further fine-tune this super【【微信】】orcement learning from human feedback. We call the resulting models InstructGPT. In human e【【微信】】t distribution, outputs from the 1.3B parameter InstructGPT model are preferred to outputs from the 175B GPT-3, despite ha【【微信】】ers. Moreover, 【【微信】】w improvements in truthfulness and reductions in toxic output generation while ha【【微信】】ce regressions on public NLP datasets. E【【微信】】 still makes simple mistakes, our results show that fine-tuning with human feedback is a promising direction for aligning language models with human intent.

摘要：让语言模型变得更大并不意味着它们能更好地遵循用户的意图。例如，大型语言模型可以产生不真实的、有毒的或根本对用户没有帮助的输出。换句话说，这些模型没有与用户保持一致。在本文中，我们展示了一个途径，通过人类反馈的微调，在广泛的任务中使语言模型与用户的意图保持一致。从一组标签员写的提示语和通过OpenAI API提交的提示语开始，我们收集了一组标签员演示的所需模型行为的数据集，我们利用监督学习对GPT-3进行微调。然后，我们收集模型输出的排名数据集，我们利用人类反馈的强化学习来进一步微调这个监督模型。我们把产生的模型称为InstructGPT。在人类对我们的提示分布的评估中，尽管参数少了100倍，但1.3B参数的InstructGPT模型的输出比175B的GPT-3的输出更受欢迎。此外，InstructGPT模型显示了真实性的改善和有毒输出生成的减少，同时在公共NLP数据集上的性能回归最小。尽管InstructGPT仍然会犯一些简单的错误，但我们的结果表明，利用人类反馈进行微调是使语言模型与人类意图相一致的一个有希望的方向。

DeepMind 的 Sparrow，这个工作发表时间稍晚于 instructGPT，其大致的技术思路和框架与 instructGPT 的三阶段基本类似，不过明显Sparrow 在人工标注方面的质量和工作量是不如instructGPT的。反过来，Sparrow 中把奖励模型分为两个不同 RM 的思路，理论上是优于instructGPT 的。

Title：Impro【【微信】】gue agents via targeted human judgements

Abstract：We present Sparrow, an information-seeking dialogue agent trained to be more helpful, correct, and harmless compared to prompted language model baselines. We use reinforcement learning from human feedback to train our models with two new additions to help human raters judge agent behaviour. Firs【【微信】】lpful and harmless, we break down the re【【微信】】logue into natural language rules the agent should follow, and ask raters about each rule separately. We demonstrate that this breakdown enables us to collect more targeted human judgements of agent beha【【微信】】e efficient rule-conditional reward models. Second, our agent pro【【微信】】rces supporting factual claims when collecting preference judgements o【【微信】】. For factual questions, e【【微信】】rrow supports the sampled response 78% of the time. Sparrow is preferred more often than baselines while being more resilient to ad【【微信】】mans, 【【微信】】y 8% of the time when probed. Finally, we conduct extensi【【微信】】t though our model learns to follow our rules it can exhibit distributional biases.

摘要：我们提出了Sparrow，一个寻求信息的对话代理，与提示的语言模型基线相比，它被训练得更有帮助，更正确，更无害。我们使用来自人类反馈的强化学习来训练我们的模型，并增加了两个新的内容来帮助人类评分者判断代理行为。首先，为了使我们的代理更有帮助和无害，我们将良好对话的要求分解为代理应该遵循的自然语言规则，并分别询问评分者每条规则。我们证明，这种分解使我们能够收集更有针对性的人类对代理行为的判断，并允许更有效的规则条件的奖励模型。第二，我们的代理在收集对模型声明的偏好判断时，提供支持事实性要求的来源的证据。对于事实问题，麻雀提供的证据在78%的情况下支持采样的反应。Sparrow比基线更经常受到青睐，同时对人类的对抗性探测更有弹性，在被探测时只有8%的时间违反了我们的规则。最后，我们进行了广泛的分析，表明尽管我们的模型学会了遵循我们的规则，但它会表现出分布性的偏差。

InstructGPT/GPT3.5（ChatGPT的前身）与 GPT-3 的主要区别在于，新加入了被称为 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，人类反馈强化学习）。这一训练范式增强了人类对模型输出结果的调节，并且对结果进行了更具理解性的排序。

Title：Augmenting Reinforcement Learning with Human Feedback

Abstract：As computational agents are increasingly used beyond research labs, their success will depend on their ability to learn new skills and adapt to their dynamic, complex en【【微信】】. If human users ― without programming skills ― can transfer their task knowledge to agents, learning can accelerate dramatically, reducing costly trials. The TAMER framework guides the design of agents whose beha【【微信】】gh signals of approval and disapproval, 【【微信】】eedback. More recently, TAMER+RL was introduced to enable human feedback to augment a traditional reinforcement learning (RL) agent that learns from a Marko【【微信】】 (MDP) reward signal. Using a reimplementation of TAMER and TAMER+RL, we address limitations of prior work, contributing in two critical directions. First, the four successful techni【【微信】】an reinforcement with RL from prior TAMER+RL work are tested on a second task, and these techniques’ 【【微信】】eter changes are analyzed. Together, these examinations yield more general and prescripti【【微信】】 others who wish to incorporate human knowledge into an RL algorithm. Second, TAMER+RL has thus far been limited to a se【【微信】】, in which training occurs before learning from MDP reward. We modify the se【【微信】】 learn simultaneously from both sources, enabling the human feedback to come at any time during the reinforcement learning process. To enable simultaneous learning, we introduce a new techni【【微信】】 determines the magnitude of the human model’s influence on the RL algorithm throughout time and state-action space.

摘要：随着计算代理越来越多地被用于研究实验室之外，它们的成功将取决于它们学习新技能和适应其动态、复杂环境的能力。如果人类用户C没有编程技能C能够将他们的任务知识转移给代理，那么学习就会大大加快，减少昂贵的试验。TAMER框架指导代理人的设计，其行为可以通过批准和不批准的信号来塑造，这是人类反馈的一种自然形式。最近，TAMER+RL被引入，使人类反馈能够增强传统的强化学习（RL）代理，该代理从马尔科夫决策过程（MDP）的奖励信号中学习。通过对TAMER和TAMER+RL的重新实现，我们解决了先前工作的局限性，在两个关键方向上做出了贡献。首先，我们在第二个任务上测试了先前TAMER+RL工作中结合人类强化和RL的四种成功技术，并分析了这些技术对参数变化的敏感性。这些检查共同产生了更多的一般性和规范性的结论，以指导那些希望将人类知识纳入RL算法的其他人。第二，TAMER+RL到目前为止仅限于顺序设置，即在从MDP奖励中学习之前发生训练。我们对顺序算法进行了修改，使其能够同时从两个来源进行学习，从而使人类的反馈能够在强化学习过程中的任何时候出现。为了实现同步学习，我们引入了一种新的技术，适当地确定人类模型在整个时间和状态动作空间对RL算法的影响程度。

ChatGPT 中的 TAMER（Training an Agent Manually 【【微信】】cement，评估式强化人工训练代理）框架，将人类标记者引入到 Agents 的学习循环中，可以通过人类向 Agents 提供奖励反馈（即指导 Agents 进行训

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元宇宙和多元宇宙的区别 元宇宙与多次元的关系

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元宇宙是一个相对比较抽象的概念，目前我们并没有对元宇宙进行精准定义。从某种意义上来讲，我们所能理解的虚拟世界的 *** 就是元宇宙。如果你难以理解这个概念的话，可以尝试理解现实世界，我们所有人都生活在现任世界。然而在精神和意识层面上，我们所进行的很多活动其实都是一个个独立的元宇宙。

元宇宙（Metaverse）是利用科技手段进行链接与创造的，与现实世界映射与交互的虚拟世界，具备新型社会体系的数字生活空间。

它整合了多种新技术而产生的新型虚实相融的互联网应用和社会形态，它基于扩展现实技术提供沉浸式体验，基于数字孪生技术生成现实世界的镜像，基于区块链技术搭建经济体系，将虚拟世界与现实世界在经济系统、社交系统、身份系统上密切融合，并且允许每个用户进行内容生产和世界编辑。

元宇宙一词诞生于1992年的科幻小说《雪崩》，小说描绘了一个庞大的虚拟现实世界，在这里，人们用数字化身来控制，并相互竞争以提高自己的地位，到现在看来，描述的还是超前的未来世界。 关于“元宇宙”，比较认可的思想源头是美国数学家和计算机专家弗诺・文奇教授，在其1981年出版的小说《真名实姓》中，创造性地构思了一个通过脑机接口进入并获得感官体验的虚拟世界。

元宇宙本质上是对现实世界的虚拟化、数字化过程，需要对内容生产、经济系统、用户体验以及实体世界内容等进行大量改造。但元宇宙的发展是循序渐进的，是在共享的基础设施、标准及协议的支撑下，由众多工具、平台不断融合、进化而最终成形。

2021年12月，入选《柯林斯词典》2021年度热词；12月6日，入选“2021年度十大 *** 用语”。 12月8日，入选《咬文嚼字》“2021年度十大流行语”。

清华大学新闻学院沈阳表示，元宇宙是整合多种新技术而产生的新型虚实相融的互联网应用和社会形态，它基于扩展现实技术提供沉浸式体验，以及数字孪生技术生成现实世界的镜像，通过区块链技术搭建经济体系，将虚拟世界与现实世界在经济系统、社交系统、身份系统上密切融合，并且允许每个用户进行内容生产和编辑。 “元宇宙本身不是一种技术，而是一个理念和概念，它需要整合不同的新技术，如5G、6G、人工智能、大数据等，强调虚实相融。”

中国艺术研究院副研究员孙佳山认为：“当现实空间遇到虚拟空间，除了要关注技术发展带来的变革，更需关注‘价值’本身的意义，要将有序的政策监管纳入其中，保障行业健康有序发展。”

中国社会科学院数量经济与技术经济研究所信息化与 *** 经济研究室副主任、中国社会科学院信息化研究中心秘书长左鹏飞认为，“通俗来讲，元宇宙是一种可以大规模连接的虚拟现实应用场景。”

胡闻认为，元宇宙概念在今年大热不是偶然，经过多年酝酿，虚拟现实、人工智能、区块链、大数据、5G通讯、可穿戴设备等底层技术的应用日渐成熟，这些技术的结合运用使打造元宇宙成为可能。

创壹科技联合创始人、CEO梁子康认为，元宇宙是技术经过沉淀、融为整体后所自然产生的某种社会效应。这个时代到来后，内容和体验的界限将会模糊，我们在不受束缚的条件下与他人或人工智能交往以创造元宇宙的规则，体现高度的自主性和开放性。

“二次元”一词源于日语，原意是“二维、平面”，现多指动漫所构建的幻想（理想）世界。也有说法二次元世界是指宇宙中某星球上的生物（人类、动物、植物）他们长相和动漫世界的生物差不多，就叫二次元世界，因为宇宙是很大的所以说二次元世界肯定存在（主观想法）。

“二次元”概念或用词是从日本传入我国的。深受年青人的喜爱，对一些上了年纪的人来说，听到这个词简直是一头雾水，不知所云。那么什么是“二次元”？

一、什么么是“二次元”？，是怎么来的？内容是什么？

简单的说，“二次元”指的是以二维图像构成的早期的动画、游戏作品。“二次元”始于日本，因为其画面是一个平面，所以被称为是"二次元世界"，简称"二次元"，而与之相对应的是"三次元"，即"我们所存在的这个次元"，也就是现实世界。

“二次元”最基本的意思是指虚拟世界，二次元一词来源于日语，由于日本早期的动画、漫画、游戏等作品都是以二维图像构成，其画面是一个平面，所以通过这些载体创造的虚拟世界被动漫爱好者称为“二次元世界”，简称“二次元”。

“二次元”是指人类幻想出来的唯美世界，它运用各种憧憬给观赏者强烈的视觉体验，其本质还是三次元世界的，只是模糊了人们对美好生活的憧憬和对美好未来的期望。

二、为什么那么多人沉迷于“二次元”？

以“二次元”为核心代表的漫画、游戏为什么会被很多人喜欢，就是因为它能够虚拟出来一些人们想要的东西，这些东西可以让人们的心情变好，心理需求得到满足。而“二次元”正是迎合这种需要，而且“二次元”所表达的东西，表达感情却更加直白，我们可以发现，大多数动漫中所展示的场景，都是那么唯美，确实让人心旷神怡。

说起年青人“沉迷二次元”，总是让人联想到那些整天闭门不出宅在家里的“宅男宅女”，有人说他们缺乏正常社会交往，逃避现实，没有社会责任感。可以说沉迷二次元也应该是一个社会问题，虽然它看起来和年青人的网瘾关系不大。

反思这个社会问题，年青人沉迷“二次元”的原因，正是它包含了年轻人对心理的一种满足需求。

许多年青人在现实里找不到自己曾经幻想过的美好 ，可是却在“二次元”里找到了，而且它是那么的完美、绚丽，充满了梦幻。

沉迷在里面的人，他们对现实失去了期望 ，在他们看来，现实里的美好是那么少 ，少的可怜，难以满足自己的需求。

所以，他们义无反顾地扑向了“二次元”。这些动画、漫画、游戏所带给他们与众不同的感受。如： *** 冲突不断的故事，新颖奇特的世界，性格各异，强大无比的各种角色，炫丽的战斗特技，新奇的道具，夸张的服饰等，这些统统给他们留下了深刻的印象，让他们欲罢不能。

同时，在这些流行的动漫作品的基础上，喜欢“二次元”人们也开始自发建立了一个个社交群落（群组、社团、聚会、漫展等），他们在这些社交场合中，各自使用动画漫画中的台词和故事情节进行相互交流，如鱼得水，无比兴奋。甚至会得到一大批爱好者们呼应。

说到底，很多人喜欢“二次元”，说明他们对“三次元”有太多失望。不是常有人说：“和人越接触，我就越喜欢养狗”。这句话充分说明了在“三次元”的现实里，他们感到了生活不如意和艰难。把这些内心里原有的对生活的美好期盼转向了从“二次元”中得到。也可以理解为他们沉迷于“二次元”而目的也是希望现实的“三次元”世界变得美好。就象在“二次元”中展示的虚拟炫丽的场景一样。

图片来自 ***

二次元空间就是魔界。在这个宇宙中一共存在四个空间。一次元空间就是人类所能看见的世界。二次元空间就是魔界。三次元空间是冥界。四次元空间就是天界，是维持四界平衡与神族居住的地方。