对于ChatGPT的出现及火爆，你的感受是什么呢？本文作者的心情是“好奇又害怕”。为什么ChatGPT能引起如此大的震动呢？以后会对人类产生什么影响？本文作者从ChatGPT的相关概念、背后的技术、商业前景，对ChatGPT进行了深入分析，并分享了自己的一些独到的观点，一起来探索一下吧。
ChatGPT是一款基于大型语言模型（LLM）的聊天机器人，它通过理解用户输入的句子含义，掌握世界知识，生成语言和代码，以及上下文学习等能力，为我们提供了一种与自然语言处理技术交互的新方式。这些功能使得ChatGPT能够模拟人类对话，从而在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
其背后的发展时间线可以追溯到几年前，当时神经网络结构设计技术逐渐成熟并趋于收敛，想要通过优化神经网络结构从而打破精度局限非常困难。但随着数据规模和模型规模不断增大，模型精度也得到了进一步提升。研究表明，当模型尺寸足够大时，其性能将显著提高并超越比例曲线，这也是大规模预训练模型得以迅速发展尤其是在NLP领域的一个关键原因。
随着时间的推移，大型语言模型（LLM）背后涉及的一系列复杂技术逐渐被揭开，其中包括提示学习（Prompt Learning）、代码理解和代码生成等。在这种背景下，我们不禁要思考：未来的人工智能如何改变我们的生活？
为了更好地理解这些变化，我们需要深入了解这些建立在大量数据集上的系统如何工作。例如，Fine-tuning即便是微调，也会带来巨大的挑战，因为大型语言模型中的参数数量急剧膨胀。而Prompting则提供了一种新的方法，即给予预训练好的模型一定量提示，使其无需改变任何参数就能提升性能。这一方法避免了传统方法依赖专业语料标注，并且减少了工作量。
除了以上所述的大型语言模型，还有一个名为思维链（Thought Chain）的功能，它是一种离散式提示学习，在大型语言模式下的上下文学习中增加思考过程。当使用思维链进行提示时，大型语言模式在复杂推理上的表现明显优于微调，并且分布鲁棒性也有潜力。然而，这样的效果似乎只有当该类型的大型语言模式达到62亿参数或175亿参数时才可能实现，而不是所有大小都能展现出同样的效果。
总之，对于像ChatGPT这样的AI产品，我们既感到好奇，又感到担忧。不仅因为它们正在迅速改变我们与信息互动的方式，而且还因为它们可能带来的长远影响——比如它是否能够真正理解我们所说的每个词汇，或是否能够在没有外部指令的情况下做出合理判断。此外，由于AI行业内存在一些关于劳务条件的问题，如最低时薪仅1.32美元以及持久心理创伤的问题，这些都是值得关注的问题。
因此，让我们一起继续探索这个未知领域，看看它如何塑造我们的未来，同时也考虑到它可能带来的挑战和风险。
