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ChatGPT模型下一步的调整和优化 ChatGPT是人工智能模型吗

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说明： 根据有关要求，本文将【chatgpt】模型简称为【chatgpt】。 本文为删节版，进行了大量删改，有些内容比较晦涩，读者可以略过，当然也可以仔细研读…完整版参见文末链接。 更新说明：文末链接已删除。

3月9日，微软亚洲研究院发布了图文版 chatgpt――chatgpt，并在 Github 开源了基础代码，短短一周已经获得了 19.7k 颗星。

2022年11月，OpenAI 推出的 chatgpt，几个月来已经火爆全球，不仅需要候补注册，还要科学上网。chatgpt 具有强大的会话能力的语言界面进行人机对话，能陪你聊天、编写代码、修改 bug、解答问题…，但是目前还不能处理或生成视觉图像。

chatgpt 把一系列 chatgpt 视觉模型接入 chatgpt，使用户能够与 chatgpt 以文本和图像的形式交互，还能提供复杂的视觉指令，让多个模型协同工作。chatgpt 可以理解和响应基于文本的输入和基于视觉的输入，减少进入文本到图像模型的障碍，增加各种 AI 工具的互操作性。

chatgpt 将 chatgpt 作为逻辑处理中心，集成 chatgpt 视觉基础模型，从而实现：

• 提供视觉聊天系统，可以接收和发送文本和图像；
• 提供复杂的视觉问答和视觉编辑指令，可以解决复杂视觉任务；
• 可以提供反馈，总结答案，还可以主动对模糊的指令进行询问。

chatgpt 可以用自然语言简单地从模型中键入想要的内容，如题图所示的过程中进行了几轮对话：

1. 用户要求生成一张猫的图像。chatgpt 生成了一幅正在看书的猫的图像。
2. 用户要求将图像中的猫换成狗，并把书删除。chatgpt 将该图像中的猫换成了狗，并删除了图像中的书。
3. 用户要求对图像进行 Canny 边缘检测。chatgpt 理解并执行了 Canny 边缘检测操作，生成了边缘图像。
4. 用户要求基于指定的网络图像，生成一幅黄狗图像，chatgpt 也很好地完成了这个任务。

chatgpt 的基本处理流程如图所示。

如图所示，用户上传了一张黄色花朵的图像，并输入一条复杂的语言指令「请根据该图像生成的深度图在生成一朵红色花朵，然后逐步将其制作成卡通图片」。

chatgpt 中的 chatgpt 控制与 VFM 相关的处理流程。chatgpt 利用这些 VFMs，并以迭代的方式接收其反馈，直到满足用户的要求或达到结束条件。

• 首先是深度估计模型，用来检测图像深度信息；
• 然后是深度图像模型，用来生成具有深度信息的红色花朵图像；
• 最后利用基于 Stable Diffusion 的风格迁移模型，将图像风格转换为卡通图像。

在上述 pipeline 中，chatgpt 作为 chatgpt 的管理调度中心，提供可视化格式的类型并记录信息转换的过程，最后输出最终结果图像并显示。

第一轮对话： Q1：用户文本询问，问题与图像无关。 A1：模型文本回答，回答与图像无关。 Q2：用户要求画一个苹果。 A2：模型图文回答，绘制了一幅苹果图片。

第二轮对话： Q3：用户输入图像，是一个苹果和杯子的草图。 A3：模型文本回答，询问用户的意图，并主动提示草图的文件名。 Q4：用户文本输入，要求按草图绘制苹果和杯子。 A5：模型图文回答，按照用户要求绘制了一幅苹果和杯子的图片。

第三轮对话： Q5：用户输入文本，要求把上图修改为水彩画风格。 A5：模型图文回答，按照用户要求把上图修改为一幅水彩画风格的图片。 Q6：用户文本输入，询问图片的背景颜色。 A6：模型文本回答，回答图片的背景颜色。 第四轮对话： Q7：用户文本输入，要求去除图片中的苹果。 A7：模型图文回答，按照用户要求从图片中去除苹果――但是没有去除苹果在桌面上的影子。 Q8：用户输入文本，指出上图中的影子还在桌面上，并要求把换一张黑色的桌子。 A8：模型图文回答，按照用户要求把图片中的桌子换成黑色桌子。

由于 chatgpt 是用单一语言模态训练而成，处理视觉信息的能力非常有限。而视觉基础模型（VFM，chatgpts）在计算机视觉方面潜力巨大，因而能够理解和生成复杂的图像。例如，BLIP 模型是理解和提供图像描述的专家，Stable Diffusion 可以基于文本提示合成图像。然而由于 VFM 模型对输入输出格式的苛求和固定限制，但在人机交互上却不如对话语言模型灵活。

chatgpt 是在大量文本和图像数据集上训练的。该模型使用不同的视觉基础模型（如 VGG、chatgpt和DenseNet）从图像中提取特征，然后将这些特征与基于文本的输入相结合以生成响应。使用有监督和无监督学习技术的组合进行训练，使其能够学习并适应新的场景。

当用户用图像输入问题或陈述时，它分析图像并提取相关特征。然后，它将这些特性与基于文本的输入相结合，以生成与用户查询相关的响应。例如，如果用户上传一辆汽车的图像并询问“这辆汽车的品牌和型号是什么？”，chatgpt 将分析图像并根据从图像中提取的视觉特征生成响应。

传统的聊天机器人只依赖基于文本的输入，这限制了它们的能力。chatgpt 通过结合计算机视觉扩展了聊天机器人的功能，使其能够基于视觉上下文理解并生成响应。chatgpt 的另一个特性是它能够生成创造性的响应。由于它是在GPT-3之上构建的，它可以访问大量文本数据集，这使它能够生成富有创意和多样性的响应。这使得与 chatgpt 的交互更具吸引力和人性化。

chatgpt 的系统架构如下图所示，由用户查询模块（User Query）、交互管理模块（Prompt Manger）、视觉基础模型（chatgpts，VFM）、调用 chatgpt 系统和迭代交互模块（Iteratichatgpt）、用户输出模块（Outputs）构成。

上图左图是多轮对话的过程，中图是 chatgpt 如何迭代调用 VFMs 并提供答案的流程图，右图是模型针对第2个 Q/A 的详细运行过程。

分析系统架构图，该系统利用 chatgpt 和 一个chatgpt(M) 来做意图识别和语言理解，然后决定后续的操作和产出。

在这个对话的例子中：

1. 第一轮对话：首先用户输入一张图片 User Query（Q1），模型回答收到 （A1）。
2. 第二轮对话：（1）用户提出”把沙发改为桌子“和”把风格改为水彩画“两个要求（Q2），模型判断需要使用VFM模型；（2）模型判断第一个要求是替换东西，因此调用 【【淘密令】】 模块，生成符合第一个要求的图片；（3）模型判断第二个要求是通过语言修改图片，因此调用 pix2pix 模块，生成符合第二个要求的图片；（4）模型判断完成用户提出的需求，输出第二幅图片（A2）。
3. 第三轮对话：用户提出问题（Q3），模型判断不需要 VFM，调用 VQA 模块，回答问题得到答案（A3）。

将这个过程抽象出来， 就是一系列系统规则组成的M§和功能模块组成的M(F) ：

对于由多个“问题-答案对”所构成的集合 S = ( Q 1 , A 1 ) , ( Q 2 , A 2 ) , . . . , ( Q n , A n ) S={(Q_1,A_1), (Q_2,A_2),...,(Q_n,A_n)} S=(Q1?,A1?),(Q2?,A2?),...,(Qn?,An?)，要从第 i i i 轮对话中得到答案 A i A_i Ai?，需要一系列的 VFM 和中间输出。

将第 i i i轮对话中第 j j j次的工具调用中间答案记为 A i j A_i^{j} Aij?，就可以定义 chatgpt 的模型为： A i j + 1 = C h a t G P T ( M ( P ) , M ( F ) , M ( H < i ) , M ( Q i ) , M ( R i < j )