微软2023年Build大会演讲：如何训练和应用GPT

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这是本次微软2023年Build大会来自OpenAI的AI 研究员和创始成员Andrej Karpathy的一个主题为State of GPT的演讲。

演讲主要有两部分内容：
1. OpenAI是如何训练GPT的
2. 我们如何有效应用GPT

首先对于如何训练GPT，通常来说是四个阶段预训练（Pretraining），有监督的微调（Supervised Finetuning），奖励建模（Reward Modeling）和强化学习（Reinforcement Learning），这几个阶段通常是依次进行，每个阶段都有不同的数据集。

预训练（Pretraining）：
这个阶段的目标是让模型学习一种语言模型，用于预测文本序列中的下一个单词。训练数据通常是互联网上的大量文本。模型从这些文本中学习词汇、语法、事实以及某种程度的推理能力。这个阶段结束后，模型可以生成一些有意义且语法正确的文本，但可能无法理解具体任务的需求。

有监督的微调（Supervised Finetuning）：
在预训练后，模型会进入微调阶段。在这个阶段，人类评估员将参与并给出指导，他们会给模型提供对话样本，样本中包含了输入和期望的输出。这使得模型能更好地适应特定任务或应用，例如回答问题或编写文章。

奖励建模（Reward Modeling）：
评估员将对模型生成的不同输出进行排名，以表示它们的质量。这个排名将被用作奖励函数，指导模型优化其生成的输出。

强化学习（Reinforcement Learning）：
强化学习阶段是一个迭代的过程，模型会试图优化其行为以获得最大的奖励。在这个阶段，模型会产生新的输出，评估员会对这些输出进行排名，然后模型根据这个反馈调整其行为。

然后是如何有效应用GPT

在演讲中Andrej举了一个非常好的例子：人类和大语言模型（LLM）都是如何写作的？从这个例子中你能明显感觉到人类和GPT之间的差异。

假设你要写一篇文章去比较加利福尼亚州和阿拉斯加州的人口，你的写作的过程中可能是像这样的：
- 我需要写一篇文章去比较加利福尼亚州和阿拉斯加州的人口
- 我需要去获取两个州的人口数据
- 我不知道这两个周的人口数据
- 去维基百科找到加利福尼亚州的人口是39.2M
- 去维基百科找到阿拉斯加州的人口是0.74M
- 现在我需要计算一下两个州人口数相差多少倍，但是可能需要计算机帮忙
- 用计算器算出来39.2除以0.74约等于53
- 快速的检查一下53倍这个数字是不是符合常识，嗯，这是一个相当大的比值，但加利福尼亚州毕竟是人口最多的州，所以这个结果或许是合理的，可以继续
- 好了，我现在有了我需要的所有信息
- 写下：“加利福尼亚州的人口比53倍的……”
- 觉得好像不太好，删除重写成：“加利福尼亚州的人口是阿拉斯加州的53倍。”
- 嗯，觉得还不错

也就是说，当人类写作时，哪怕是这样一个简单的句子，可能内心实际上进行了大量的运算的。

但当我们用GPT进行写作这样的句子看起来会是什么样呢？

从GPT的角度看，这只是一系列的标记（Tokens）。当GPT在接收到一个输入，比如你给出的主题。它会生成一段与输入相关的文本，GPT的目标是预测下一个词，所以它会连续生成一串词，形成一段连贯的文本。

从本质上看，Transformer只是标记模拟器，它不知道自己知道什么不知道什么，它不知道自己擅长什么或不擅长什么，它只是尽力生成下一个标记，它也不会进行反思，也不会不进行任何合理性检查。它不会纠正自己的错误，它只是产生抽样的标记序列，它没有像人类那样的内心独白流。

但是，GPT有一些优势，如它们拥有大量的基于事实的知识，并且拥有相对大的并且完美的工作记忆。GPT通过自我注意力机制，能立即获取到上下文窗口中的信息，从而进行无损记忆。然而，GPT在推理和判断方面的能力相对较弱，如果提出的问题需要更复杂的推理，单凭一个标记的信息，GPT往往无法给出正确的答案。

一些技巧可以提升GPT的表现，比如Cot（Chain of Though）设定步骤来引导GPT展示其工作过程，或者通过多次抽样然后选择最佳结果等，或者可以让GPT检查自己的输出，比如询问它是否完成了任务，最好是在Prompt中明确的要求它检查自己的输出。

后面还介绍了目前比较流行的GPT应用，比如Agent、Plugin、CoT、Embedding等


原始视频地址：
https://build.microsoft.com/en-US/sessions/db3f4859-cd30-4445-a0cd-553c3304f8e2

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