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不太一样，ChatGPT 是一个全新的对话技术，它能够模拟自然语言对话，而小度是一款全球领先的智能语音交互服务技术，可以帮助用户更轻松、更快捷地完成语音控制和交互操作。
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ChatGPT 使用了一种叫“人类反馈强化学习（RLHF）”的训练方法，毫末智行数据智能科学家贺翔对钛媒体APP解释称，GPT是一个大规模通用预训练语言模型，GPT1、2、3主要是参数规模的提升，ChatGPT主要是引入了人类反馈数据做强化学习。
这种方法的引入可以在训练中根据人类反馈，保证对无益、失真或偏见信息的最小化输出。
恰好自动驾驶决策算法中也有一类叫做模仿学习，就是让机器去学习不同场景下人类驾驶员是怎样做的。
一般来说，人类司机的每一次接管，都是对自动驾驶策略的一次人为反馈；这个接管数据可以被简单当成一个负样本来使用，就是自动驾驶决策被纠正的一次记录。同时也可以被当作改进认知决策的正样本来学习。
“大数据、大参数的大模型能学到更多的潜在知识，包括不同的环境、不同的场景等，相当于学习到了大量的自动驾驶常识，这种常识对自动驾驶决策至关重要。”毫末智行数据智能科学家贺翔对钛媒体App表示。
也就是说，在自动驾驶研发的过程中采用人类反馈强化学习的思想，可以训练出模型来验证、评价机器模型的输出，使其不断进步，最终达到人类的驾驶水平。
所以，可以说基础能力的提升，带来了想象力及可应用场景的扩张。但目前阶段，我们仍然无法准确判断以ChatGPT为代表的大模型会给自动驾驶带来多大的变革，一位行业人士对钛媒体App表示，通过大模型训练而来的优秀泛化能力，可能让世间再无corner case。
ChatGPT 是 OpenAI 发布的最新语言模型，比其前身 GPT-3 有显著提升。与许多大型语言模型类似，ChatGPT 能以不同样式、不同目的生成文本，并且在准确度、叙述细节和上下文连贯性上具有更优的表现。它代表了 OpenAI 最新一代的大型语言模型，并且在设计上非常注重交互性。
OpenAI 使用监督学习和强化学习的组合来调优 ChatGPT，其中的强化学习组件使 ChatGPT 独一无二。OpenAI 使用了「人类反馈强化学习」（RLHF）的训练方法，该方法在训练中使用人类反馈，以最小化无益、失真或偏见的输出。
本文将剖析 GPT-3 的局限性及其从训练过程中产生的原因，同时将解释 RLHF 的原理和理解 ChatGPT 如何使用 RLHF 来克服 GPT-3 存在的问题，最后将探讨这种方法的局限性。
该方法的一个非常明显的局限性是，在将语言模型与人类意图保持一致的过程中，用于 fine-tuning 模型的数据会受到各种错综复杂的主观因素的影响，主要包括：
生成 demo 数据的人工标注者的偏好；
设计研究和编写标签说明的研究人员；
选择由开发人员制作或由 OpenAI 客户提供的 prompt；
标注者偏差既包含在 RM 模型训练中，也包含在模型评估中。
"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 Generative Pretrained Transformer”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（finetuning）调整以适应特定任务的需求。
猫老一
