基于ChatGPT用AI實現(xiàn)自然對話
1.概述
ChatGPT是當(dāng)前自然語言處理領(lǐng)域的重要進展之一，通過預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的方式，ChatGPT可以生成高質(zhì)量的文本，可應(yīng)用于多種場景，如智能客服、聊天機器人、語音助手等。本文將詳細介紹ChatGPT的原理、實戰(zhàn)演練和流程圖，幫助讀者更好地理解ChatGPT技術(shù)的應(yīng)用和優(yōu)勢。
2.內(nèi)容
在當(dāng)今快速發(fā)展的人工智能領(lǐng)域，自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）技術(shù)是研究的重要方向之一。NLP技術(shù)的目標是幫助計算機更好地理解和處理人類語言，從而實現(xiàn)人機交互、自然語言搜索、文本摘要、語音識別等應(yīng)用場景。
ChatGPT是當(dāng)前自然語言處理領(lǐng)域的重要進展之一，可以生成高質(zhì)量的文本，可應(yīng)用于多種場景，如智能客服、聊天機器人、語音助手等。本文將詳細介紹ChatGPT的原理、實戰(zhàn)演練和流程圖，幫助讀者更好地理解ChatGPT技術(shù)的應(yīng)用和優(yōu)勢。
2.1 原理分析
ChatGPT是由OpenAI推出的一種基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練語言模型。在自然語言處理中，預(yù)訓(xùn)練語言模型通常是指使用無標簽文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型，目的是為了提高下游任務(wù)（如文本分類、命名實體識別、情感分析）的性能。ChatGPT是預(yù)訓(xùn)練語言模型的一種，它采用了單向的Transformer模型，通過大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練模型，再在具體任務(wù)上進行微調(diào)，從而實現(xiàn)高質(zhì)量的文本生成和自然對話。
下面我們來詳細介紹一下ChatGPT的原理。
2.1.1 Transformer模型
ChatGPT模型采用了單向的Transformer模型，Transformer模型是一種基于注意力機制的編碼-解碼框架，由Google在2017年提出。它是目前自然語言處理中應(yīng)用最廣泛的模型之一，已經(jīng)被證明在多種任務(wù)上取得了比較好的性能。
Transformer模型的核心是多頭注意力機制，它允許模型在不同位置上對輸入的信息進行不同的關(guān)注，從而提高模型的表達能力。同時，Transformer模型采用了殘差連接和Layer Normalization等技術(shù)，使得模型訓(xùn)練更加穩(wěn)定，減少了梯度消失和梯度爆炸等問題。
在Transformer模型中，輸入的序列首先經(jīng)過Embedding層，將每個詞映射為一個向量表示。然后輸入到多層Transformer Encoder中，每一層包括多頭注意力機制和前向傳播網(wǎng)絡(luò)。在多頭注意力機制中，模型會計算出每個位置與其他位置的關(guān)聯(lián)程度，從而得到一個權(quán)重向量，將這個權(quán)重向量應(yīng)用到輸入上，就得到了每個位置的加權(quán)表示。接下來，模型會將每個位置的加權(quán)表示與原始輸入進行殘差連接和Layer Normalization，從而得到更好的表達。
在ChatGPT模型中，Encoder和Decoder是相同的，因為它是單向的模型，只能使用歷史信息生成當(dāng)前的文本。每次生成一個新的詞時，模型會將歷史文本作為輸入，通過Decoder生成下一個詞。
2.1.2 預(yù)訓(xùn)練
ChatGPT模型的預(yù)訓(xùn)練使用的是大規(guī)模的無標簽文本數(shù)據(jù)，例如維基百科、網(wǎng)頁文本等，這些數(shù)據(jù)可以包含數(shù)十億甚至數(shù)百億的單詞。預(yù)訓(xùn)練的目的是讓模型學(xué)習(xí)到文本的語言規(guī)律和語義信息，從而提高模型的泛化能力。預(yù)訓(xùn)練使用的是語言建模任務(wù)，即在給定部分文本的情況下，模型預(yù)測下一個詞是什么。預(yù)測的損失函數(shù)采用交叉熵損失函數(shù)，通過反向傳播和隨機梯度下降算法更新模型參數(shù)。
2.1.3 微調(diào)
ChatGPT模型的微調(diào)是指在特定的任務(wù)上，針對不同的數(shù)據(jù)集，對預(yù)訓(xùn)練模型進行微調(diào)。微調(diào)的目的是將模型應(yīng)用到具體的場景中，例如聊天機器人、智能客服等。微調(diào)過程中，我們會為模型添加一些特定的輸出層，根據(jù)具體的任務(wù)來調(diào)整模型的參數(shù)。
2.2 ChatGPT
ChatGPT是一款通用的自然語言生成模型，即GPT翻譯成中文就是生成型預(yù)訓(xùn)練變換模型。這個模型被互聯(lián)網(wǎng)巨大的語料庫訓(xùn)練之后，它就可以根據(jù)你輸入的文字內(nèi)容，來生成對應(yīng)的文字回答。也就是常見的聊天問答模式，比如：
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語言模型的工作方式，是對語言文本進行概率建模。
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用來預(yù)測下一段輸出內(nèi)容的概率，形式上非常類似于我們小時候玩的文字接龍游戲。比如輸入的內(nèi)容是你好，模型就會在可能的結(jié)果中，選出概率最高的那一個，用來生成下一部分的內(nèi)容
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從體驗的反饋來看，ChatGPT對比其他的聊天機器人，主要在這樣幾個方面上進步明顯：
- 首先，它對用戶實際意圖的理解有了明顯的提升，以前用過類似的聊天機器人，或者自動客服的朋友，應(yīng)該會經(jīng)常遇到機器人兜圈子，甚至答非所問的情況，而ChatGPT在這方面有了顯著的提升，大家在實際體驗了之后感覺都非常的明顯；
- 其次，是非常強的上下文銜接能力，你不僅能夠問他一個問題，而且還可以通過不斷追加提問的方式，讓它不斷的改進回答內(nèi)容，最終達到用戶想要的理想效果。
- 然后，是對知識和邏輯的理解能力，當(dāng)你遇到某個問題，它不僅只是給一個完整的回答，同時，你對這個問題的各種細節(jié)追問，它都能回答出來。
ChatGPT目前暫時還沒有看到與之相關(guān)的論文，但是，官網(wǎng)有一篇Instruct GPT和ChatGPT是非常接近的。在官網(wǎng)上也指出了ChatGPT是InstructGPT的兄弟模型，它經(jīng)過訓(xùn)練可以按照指示中的說明進行操作并提供詳細的響應(yīng)。
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這里我們可以看到2個模型的訓(xùn)練過程非常的相似，文章地址：
ChatGPT訓(xùn)練流程如下所示：
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InstructGPT訓(xùn)練流程如下所示：
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在OpenAI關(guān)于InstructiGPT中的論文中，有可以找到這些直觀優(yōu)勢的量化分析。
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InstructGPT對比上一代GPT3:
- 首先在71%的情況下，InstructGPT生成的回答要比GPT3模型的回答要更加符合訓(xùn)練人員的喜好。這里提到GPT3是OpenAI的上一代自然語言生成模型。
- 其次，InstructGPT在回答問題的真實程度上，也會更加可靠，當(dāng)兩個模型同時被問到他們完全不知道的內(nèi)容時，InstructGPT只有21%的情況會編造結(jié)果，而GPT3就高了，多達到了41%。這里，我們可以發(fā)現(xiàn)，即便是最厲害的模型它也有五分之一的概率會胡說八道；
- 除此之外，InstructGPT在產(chǎn)生有毒回答的概率上也減小了25%。
所以，匯總下來，InstructGPT比上一代模型能夠提供更加真實可靠的回答，并且回答的內(nèi)容也會遠比上一代更加符合用戶的意愿。
3.如何做到這些提升的呢？
我們要看清楚ChatGPT，為什么可以做到如此出色的效果。就需要我們把視角稍微拉遠一點，看一看這款模型，近幾年的發(fā)展歷史。
ChapGPT是OpenAI的另一款模型，它是InstructGPT的兄弟模型，也就是基于InstructGPT做了一些調(diào)整，而InstructGPT的上一代是GPT3，再往上一個版本是GPT2，再往上是GPT，那再往前就是Google的那一篇關(guān)于transformer的著名論文（https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf），這里需要提一下的是，同樣是基于transformer結(jié)構(gòu)的，還有Google自家的BERT架構(gòu)，以及對應(yīng)的分支。
所以，我們能夠得到這樣一個分支圖。
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這里，本人能力有限，沒法對每一篇論文分析總結(jié)。但是，想提到一些自己在學(xué)習(xí)的過程中感覺比較有趣的決定和突破。
首先，同樣是transformer架構(gòu)上分支出來的，BERT和GPT的一大不同，來自于他們transformer具體結(jié)構(gòu)的區(qū)別，BERT使用的是transformer的encoder組件，而encoder的組件在計算某個位置時，會關(guān)注他左右兩側(cè)的信息，也就是文章的上下文。而GPT使用的是transformer decoder組件，decoder組件在計算某個位置時，只關(guān)注它左側(cè)的信息，也就是文章的上文。
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我們?nèi)绻靡粋€通俗的比喻就是，BERT在結(jié)構(gòu)上對上下文的理解會更強，更適合嵌入式的表達，也就是完型填空式的任務(wù)。而GPT在結(jié)構(gòu)上更適合只有上文，完全不知道下文的任務(wù)，而聊天恰好就是這樣的場景。
另一個有趣的突破，來自模型量級上的提升。
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從GPT到GPT2，再到GPT3，OpenAI大力出奇跡，將模型參數(shù)從1.17億，提升到15億，然后進一步暴力提升到了1750億個。以至于GPT3比以前同類型的語言模型，參數(shù)量增加了10倍以上。
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同時，訓(xùn)練數(shù)據(jù)量也從GPT的5GB，增加到GPT2的40GB，再到GPT3的45TB，與此相關(guān)的是在方向上（https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf）。
OpenAI沒有追求模型在特定類型任務(wù)上的表現(xiàn)，而是不斷的增加模型的泛化能力。同時，GPT3的訓(xùn)練費用，也到達了驚人的1200萬美元。
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那下一個有趣的節(jié)點，就達到了今天的主角ChatGPT的兄弟，InstructGPT。從GPT3到InstructGPT的一個有趣改進。來自于引入了人類的反饋。用OpenAI論文的說法是，在InstructGPT之前，大部分大規(guī)模語言模型的目標，都是基于上一個輸入片段token，來推測下一個輸入片段。
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然而這個目標和用戶的意圖是不一致的，用戶的意圖是讓語言模型，能夠有用并且安全的遵循用戶的指令，那這里的指令instruction，也就是InstructGPT名字的來源，當(dāng)然，也就呼應(yīng)的今天ChatGPT的最大優(yōu)勢，對用戶意圖的理解。為了達到這個目的，他們引入了人類老師，也就是標記人員，通過標記人員的人工標記，來訓(xùn)練出一個反饋模型，那這個反饋模型，實際上就是一個模仿喜好，用來給GPT3的結(jié)果來打分的模型，然后這個反饋模型再去訓(xùn)練GPT3，之所以沒有讓標記人員，直接訓(xùn)練GPT3，可能是因為數(shù)據(jù)量太大的原因吧。
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所以，這個反饋模型，就像是被抽象出來的人類意志。可以用來激勵GPT3的訓(xùn)練，那整個訓(xùn)練方法，就被叫做基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)。至此簡易版的InstructGPT的前世今生就介紹完了。我們來回顧一下OpenAI一直在追求的幾個特點：
- 首先，是只有上文的decoder結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)下訓(xùn)練出來的模型，天然適合問答這種交互方式；
- 然后，是通用模型，OpenAI一直避免在早期架構(gòu)和訓(xùn)練階段，就針對某個特定的行業(yè)做調(diào)優(yōu)，這也讓GPT3有著很強的通用能力
- 最后，是巨量數(shù)據(jù)和巨量參數(shù)，從信息論的角度來看，這就像深層的語言模型，涵蓋的人類生活中，會涉及的幾乎所有的自然語言和編程語言，當(dāng)然，這也就極大的提高了個人或者小公司參與的門檻。
既然說到了原理，還有一個方面是前面沒有提及到的，就是連續(xù)對話的能力。所以，ChatGPT是如何做到能夠記住對話的上下文的呢？
這一能力，其實在GPT3時代就已經(jīng)具備了，具體做法是這樣的，語言模型生成回答的方式，其實是基于一個個的token，這里的token，可以粗略的理解為一個個單詞。所以ChatGPT給你生成一句話的回答，其實是從第一個詞開始，重復(fù)把你的問題以及當(dāng)前生成的所有內(nèi)容，再作為下一次的輸入，再生成下一個token，直到生成完整的回答。
4.實戰(zhàn)演練
為了更好地理解ChatGPT模型的實際應(yīng)用，我們可以嘗試使用Hugging Face提供的Transformers庫來構(gòu)建一個聊天機器人模型。
（1）準備數(shù)據(jù)集
我們可以使用Cornell電影對話數(shù)據(jù)集來作為ChatGPT模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。Cornell電影對話數(shù)據(jù)集包含了超過220,579條對話記錄，每條記錄都有一個問題和一個回答。我們可以將問題和回答組合在一起，形成聊天機器人的訓(xùn)練樣本。
（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理
在訓(xùn)練ChatGPT模型之前，我們需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字表示。我們可以使用tokenizer將文本轉(zhuǎn)換為tokens，并將tokens轉(zhuǎn)換為模型輸入的數(shù)字表示。在使用Hugging Face的Transformers庫中，我們可以使用AutoTokenizer自動選擇適合的tokenizer，根據(jù)模型的類型和配置來進行初始化。
以下是對電影對話數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理的代碼：
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('distilgpt2')
pad_token_id = tokenizer.pad_token_id
max_length = 512
def preprocess_data(filename):
with open(filename, 'r', encoding='iso-8859-1') as f:
lines = f.readlines()
conversations = []
conversation = []
for line in lines:
line = line.strip()
if line.startswith('M '):
conversation.append(line[2:])
elif line.startswith('E '):
conversation.append(line[2:])
if len(conversation) > 1:
conversations.append(conversation)
conversation = []
questions = []
answers = []
for conversation in conversations:
for i in range(len(conversation) - 1):
questions.append(conversation[i])
answers.append(conversation[i+1])
inputs = tokenizer(questions, answers, truncatinotallow=True, padding=True, max_length=max_length)
return inputs, pad_token_id
inputs, pad_token_id = preprocess_data('movie_conversations.txt')在上述代碼中，我們使用了AutoTokenizer來初始化tokenizer，并指定了最大的序列長度為512。同時，我們也定義了padding token的id，并使用preprocess_data函數(shù)來對Cornell電影對話數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理。在預(yù)處理過程中，我們將每個問題和回答組合在一起，使用tokenizer將文本轉(zhuǎn)換為tokens，并將tokens轉(zhuǎn)換為數(shù)字表示。我們還設(shè)置了padding和truncation等參數(shù)，以使得所有輸入序列長度相同。
（3）訓(xùn)練模型
在對數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理后，我們可以使用Hugging Face的Transformers庫中提供的GPT2LMHeadModel類來構(gòu)建ChatGPT模型。GPT2LMHeadModel是一個帶有語言模型頭的GPT-2模型，用于生成與前面輸入的文本相關(guān)的下一個詞。
以下是使用GPT2LMHeadModel訓(xùn)練ChatGPT模型的代碼：
from transformers import GPT2LMHeadModel, Trainer, TrainingArguments
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('distilgpt2')
model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=4,
save_total_limit=2,
save_steps=1000,
logging_steps=500,
evaluation_strategy='steps',
eval_steps=1000,
load_best_model_at_end=True,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=inputs['input_ids'],
data_collator=lambda data: {'input_ids': torch.stack(data)},
)
trainer.train()在上述代碼中，我們首先使用GPT2LMHeadModel來初始化ChatGPT模型，并調(diào)整Embedding層的大小以適應(yīng)我們的tokenizer。接下來，我們定義了TrainingArguments來配置訓(xùn)練參數(shù)。其中包括了訓(xùn)練的輪數(shù)、每批次的大小、模型保存路徑等信息。最后，我們使用Trainer類來訓(xùn)練模型。在這里，我們將輸入數(shù)據(jù)傳遞給train_dataset參數(shù)，并使用一個data_collator函數(shù)將輸入數(shù)據(jù)打包成一個批次。
（4）生成文本
在訓(xùn)練完成后，我們可以使用ChatGPT模型來生成文本。在Hugging Face的Transformers庫中，我們可以使用pipeline來實現(xiàn)文本生成。
以下是使用ChatGPT模型生成文本的代碼：
from transformers import pipeline
generator = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer)
def generate_text(prompt):
outputs = generator(prompt, max_length=1024, do_sample=True, temperature=0.7)
generated_text = outputs[0]['generated_text']
return generated_text
generated_text = generate_text('Hello, how are you?')
print(generated_text)在上述代碼中，我們首先使用pipeline函數(shù)來初始化一個文本生成器，其中指定了ChatGPT模型和tokenizer。接下來，我們定義了generate_text函數(shù)來使用生成器生成文本。在這里，我們傳入一個prompt字符串作為生成的起始點，并使用max_length參數(shù)來指定生成文本的最大長度，使用do_sample和temperature參數(shù)來控制文本的隨機性和流暢度。
5.總結(jié)
ChatGPT是一個強大的自然語言生成模型，可以用于生成對話、推薦、文本摘要等多種任務(wù)。在本文中，我們介紹了ChatGPT的原理、實現(xiàn)流程和應(yīng)用場景，并提供了Cornell電影對話數(shù)據(jù)集的預(yù)處理和ChatGPT模型的訓(xùn)練代碼。通過使用Hugging Face的Transformers庫，我們可以輕松地構(gòu)建和訓(xùn)練ChatGPT模型，并使用pipeline來生成文本。希望本文能夠幫助讀者更好地理解ChatGPT，以及如何應(yīng)用自然語言生成技術(shù)來解決實際問題。
因為，GPT3 API里面單次交互最多支持4000多個token(https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them)
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因此，我猜測ChatGPT的上下文大概也是4000個token左右。
