ChatGPT的工作原理及AIGC模型的演变
在数字化时代，内容创作已经成为了一个核心的议题。随着技术的进步，我们已经从传统的PGC（专业生成内容）和UGC（用户生成内容）转向了AIGC，即人工智能生成内容。AIGC是使用人工智能技术进行内容创作的新方法，它在文本、图像、音频/视频、软件开发等多个领域都有广泛的应用。
AIGC的起源
AIGC的发展始于基于RNN的Seq2Seq模型。这是一个由两个RNN网络组成的模型，其中一个RNN用于编码，另一个用于解码。尽管这种模型在早期的AIGC应用中取得了一些成功，但它生成的文本质量通常较差，经常出现语法错误或语义不清的问题。
Transformer的崛起
2017年，Transformer模型结构的引入改变了AIGC的发展轨迹。与基于RNN的模型相比，Transformer模型在训练效率和捕获复杂特征表示的能力上都有显著的提高。这使得基于Transformer的预训练模型，如BERT、GPT系列等，迅速成为了AIGC领域的领先技术。
UniLM：统一的语言模型
微软研究院在2019年提出了UniLM，这是一个基于BERT的生成模型。与传统的Seq2Seq模型不同，UniLM只使用BERT，没有解码器组件。这使得UniLM在文本生成任务中表现出色，同时还保留了BERT在文本表示能力上的优势。
T5：文本到文本的转换
Google在2020年提出了T5模型，其核心思想是将所有NLP任务视为文本到文本的转换问题。这种方法简化了训练和部署的过程，因为所有任务都使用相同的模型架构和训练策略。
BART
BART代表双向和自回归变换器。这是Facebook在2020年提出的一个模型结构。顾名思义，它是一个结合双向编码结构和自回归解码结构的模型结构。BART模型结构吸收了BERT中的双向编码器和GPT中的从左到右的解码器的特点，基于标准的Seq2Seq变换器模型，这使得它比BERT更适合文本生成场景。与此同时，与GPT相比，它还具有更多的双向上下文信息。
GPT系列：从GPT-1到ChatGPT
OpenAI的GPT系列模型在AIGC领域也取得了巨大的成功。从第一代GPT到最新的ChatGPT，这些模型都展示了超大规模数据训练超大规模模型的强大能力。特别是GPT-3和ChatGPT，它们在零样本和少样本任务上的表现尤为出色。
模型结构去除了Fine-Tuning层，所有任务都通过为语言模型设计合理的语句进行预训练，训练需要确保每个任务的损失函数收敛； Layer Normalization的位置移动到每个子块的输入，并在最后的Self-Attention后添加了一个Layer Normalization； 使用了修改后的初始化方法，在初始化时将残差层的权重缩放到1/√N倍，其中N是残差层的数量； 词汇表规模扩展到50257，输入上下文的大小从512扩展到1024，并使用更大的batch_size进行训练。GPT-2的多任务训练使其具有更强的泛化能力，当然，这也归功于其使用了多达40G的训练语料库。GPT-2的最大贡献是验证了使用大量数据和大量参数训练的模型具有转移到其他类别任务的能力，而无需额外的训练。
收集示范数据并使用监督训练训练模型。对提示数据集的一部分进行手动注释，并用于Fine-Tuning GPT-3。 收集对比数据并训练奖励模型。对一批数据进行采样并输入到第一步中微调的模型中。注释员根据其优点对模型的输出进行排序，并使用这些数据训练一个奖励模型。 使用强化学习优化模型的输出。使用第二步获得的奖励模型通过强化学习优化第一步微调的模型的输出，使模型能够输出更合适的响应。经过训练的InstructGPT在遵循指令方面比GPT-3好得多，而且InstructGPT不太可能凭空捏造事实，产生有害输出的趋势也有所下降。
结论
AIGC技术的进步为内容创作带来了革命性的变化。从基于RNN的模型到先进的Transformer架构，技术的每一次进步都为我们提供了更好的工具来理解和生成内容。随着技术的不断进化，我们可以期待AIGC将在未来为我们带来更多的创新和价值。
参考资料：