目錄

GPT概述

第一個(gè)問(wèn)題：蠻力計(jì)算

第二個(gè)問(wèn)題：生成語(yǔ)法規(guī)則的有效性

第三個(gè)問(wèn)題：對(duì)齊問(wèn)題

第四個(gè)問(wèn)題：語(yǔ)義和理解問(wèn)題

大語(yǔ)言模型是一種基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)言模型，通常指的是具有大規(guī)模參數(shù)數(shù)量和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的語(yǔ)言模型,，例如GPT（Generative Pre-trained Transformer,，生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器）。大語(yǔ)言模型通常采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),，并通過(guò)在大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行訓(xùn)練來(lái)學(xué)習(xí)語(yǔ)言的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,，在訓(xùn)練時(shí)通常通過(guò)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí)，從而能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到語(yǔ)法,、句法,、語(yǔ)義等多層次的語(yǔ)言規(guī)律。

與傳統(tǒng)基于語(yǔ)法規(guī)則,、句法規(guī)則的語(yǔ)言模型相比（如N-gram模型,、隱馬爾可夫模型HMM、組合語(yǔ)法模型等）,，大語(yǔ)言模型是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的語(yǔ)言模型,。在GPT看來(lái)，與傳統(tǒng)自然語(yǔ)言處理方法相比,，大語(yǔ)言模型具有以下不同之處：

1）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：大語(yǔ)言模型主要依賴(lài)于大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,，自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)語(yǔ)言的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，而不是依賴(lài)于手工編寫(xiě)的語(yǔ)法規(guī)則或句法規(guī)則,。

2）靈活性：大語(yǔ)言模型在語(yǔ)言處理任務(wù)中具有較大的靈活性,。傳統(tǒng)基于語(yǔ)法規(guī)則、句法規(guī)則的語(yǔ)言模型通常依賴(lài)于預(yù)定義的語(yǔ)法規(guī)則,，對(duì)于不符合規(guī)則的語(yǔ)言表達(dá)形式可能無(wú)法處理,。而大語(yǔ)言模型可以通過(guò)學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)，從中學(xué)到語(yǔ)法和句法的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,，從而對(duì)各種不同形式的語(yǔ)言表達(dá)具有一定的容忍性和適應(yīng)性,。

3）泛化能力：大語(yǔ)言模型通過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，可以更好地捕捉到語(yǔ)言中的潛在模式和規(guī)律,，從而在面對(duì)新的,、未見(jiàn)過(guò)的語(yǔ)言表達(dá)時(shí)具有一定的泛化能力。而傳統(tǒng)基于語(yǔ)法規(guī)則、句法規(guī)則的語(yǔ)言模型通常需要人工編寫(xiě)和維護(hù)規(guī)則,，對(duì)于未見(jiàn)過(guò)的語(yǔ)言表達(dá)可能表現(xiàn)較差,。

4）自監(jiān)督學(xué)習(xí)：大語(yǔ)言模型通常通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行訓(xùn)練，即從大量未標(biāo)注的數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)語(yǔ)言的規(guī)律,。而傳統(tǒng)基于語(yǔ)法規(guī)則,、句法規(guī)則的語(yǔ)言模型通常需要人工標(biāo)注大量的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練，成本較高,。

5）應(yīng)用廣泛：大語(yǔ)言模型廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的多個(gè)任務(wù),，如語(yǔ)言生成、文本分類(lèi),、情感分析,、機(jī)器翻譯等。而傳統(tǒng)基于語(yǔ)法規(guī)則,、句法規(guī)則的語(yǔ)言模型通常較為專(zhuān)用,，僅適用于特定的語(yǔ)言處理任務(wù)。

總的來(lái)說(shuō),，GPT在比較大語(yǔ)言模型和傳統(tǒng)自然語(yǔ)言處理方法時(shí),，所持觀點(diǎn)較為積極和正面，認(rèn)為大語(yǔ)言模型通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式,，具有較大的靈活性,、泛化能力和應(yīng)用廣泛性，相較于傳統(tǒng)基于語(yǔ)法規(guī)則,、句法規(guī)則的語(yǔ)言模型更具優(yōu)勢(shì),。這一特性相信體驗(yàn)過(guò)GPT等大語(yǔ)言模型的朋友都會(huì)有認(rèn)同感。但是,，值得注意的是GPT在回答,、交流這些問(wèn)題的時(shí)候，所采用的術(shù)語(yǔ),、概念,，以及所形成的篇章句子，在人的視角進(jìn)行解讀和理解的過(guò)程中,，仍然需要細(xì)心甄別GPT談?wù)撓嚓P(guān)問(wèn)題背后所持的“立場(chǎng)”和隱性的敘事邏輯,。這也是本文在對(duì)話(huà)、編撰的過(guò)程中,，采用多輪重復(fù)提問(wèn)的原因,。當(dāng)然單輪對(duì)話(huà)具有另一番意味，即單輪對(duì)話(huà)可以呈現(xiàn)GPT的“第一反應(yīng)”,，而不是反復(fù)“盤(pán)問(wèn)”之后可能存在的“修飾”和“猜測(cè)”的意味,。

筆者在此之前曾試用過(guò)單輪和多輪（5輪-10輪）對(duì)話(huà)的差異，主要有這樣幾點(diǎn)：

1）首輪對(duì)話(huà)當(dāng)追加新一輪對(duì)話(huà)后，往往能呈現(xiàn)更多細(xì)節(jié),；

2）四到五輪對(duì)話(huà)之后,，對(duì)話(huà)內(nèi)容不再有實(shí)質(zhì)性的差異；

3）前三輪對(duì)話(huà)往往顯示出GPT對(duì)提問(wèn)者問(wèn)題著力點(diǎn)的某種“猜測(cè)”,，比如需要更多細(xì)節(jié),，需要從不同的角度歸納回答問(wèn)題的方式，需要給出不同的選擇方向等,。

4）無(wú)論單輪和多輪對(duì)話(huà)，筆者尚未遇到GPT反問(wèn)提問(wèn)者的情況,，也就是GPT通過(guò)反復(fù)詢(xún)問(wèn),，確認(rèn)提問(wèn)者的“意圖”。不知道是否是版本的局限性,。筆者試用的是GPT3.5的版本,。

GPT明確回答說(shuō)，GPT“語(yǔ)言建模的核心思想,，是通過(guò)大量語(yǔ)料庫(kù)訓(xùn)練獲得對(duì)生成文本中,，下一個(gè)詞或字符的概率的預(yù)測(cè)能力”。在GPT中,，通過(guò)使用Transformer架構(gòu)進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí),，即使用大量無(wú)標(biāo)簽文本來(lái)訓(xùn)練模型預(yù)測(cè)下一個(gè)詞的概率，從而實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言建模[4],，具體的方法包括自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。Transformer模型的強(qiáng)大預(yù)測(cè)效率來(lái)自其獨(dú)創(chuàng)的自注意力機(jī)制，用來(lái)處理輸入序列中的不同位置之間的依賴(lài)關(guān)系,，從而實(shí)現(xiàn)了并行化的序列處理[5],。GPT本質(zhì)上是一種基于概率的語(yǔ)言模型，通過(guò)學(xué)習(xí)文本數(shù)據(jù)中的概率分布來(lái)生成文本,。GPT中的模型參數(shù)通常通過(guò)最大似然估計(jì)（Maximum Likelihood Estimation）來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練,，這涉及到概率統(tǒng)計(jì)和統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言學(xué)中的一些基本原理，如條件概率,、熵,、交叉熵等[6]。

GPT詳細(xì)介紹了它所使用的建模方法和其中的關(guān)鍵技術(shù),。GPT使用預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的兩階段方法,，首先在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后在特定任務(wù)的小規(guī)模數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào),。這種方法可以提高模型的泛化性能和生成能力,，使得模型可以從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)通用的語(yǔ)言學(xué)知識(shí)，并在特定任務(wù)上進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)[7],。GPT的預(yù)訓(xùn)練階段受到了BERT的啟發(fā),。BERT模型，它是一種雙向的基于Transformer的語(yǔ)言模型,，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練大規(guī)模無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)通用的語(yǔ)言表示,，從而能夠在多種下游任務(wù)中進(jìn)行微調(diào)[8]。

GPT在預(yù)訓(xùn)練和微調(diào),，以及條件生成的過(guò)程中,，主要運(yùn)用的語(yǔ)言學(xué)原理，一種叫詞嵌入（Word Embedding）方法,，另一種是上下文建模,。

詞嵌入是一種將詞語(yǔ)映射到低維實(shí)數(shù)向量空間的技術(shù),，用于表示詞語(yǔ)的語(yǔ)義信息，是一種基于分布式表示的方法,，涉及到向量空間模型,、詞義學(xué)、語(yǔ)義學(xué)等語(yǔ)言學(xué)原理,。GPT-3.5可能在其算法中使用了詞嵌入技術(shù),，例如將輸入的文本轉(zhuǎn)換為詞嵌入向量來(lái)進(jìn)行模型的處理和生成[9]。詞向量表示是將詞語(yǔ)映射到連續(xù)向量空間的技術(shù),，用于在模型中表示詞語(yǔ),，GPT將文本中的單詞映射到連續(xù)向量空間中，從而能夠捕捉到單詞之間的語(yǔ)義關(guān)系,。GPT使用了基于Transformer的自注意力機(jī)制來(lái)學(xué)習(xí)詞向量表示,，將詞語(yǔ)嵌入到高維連續(xù)向量空間中，從而可以在模型中進(jìn)行高效的計(jì)算和表示,。這些向量表示在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中被廣泛應(yīng)用,，包括在GPT模型中用于表示輸入文本,。其中引用了語(yǔ)言學(xué)中的詞義學(xué),、語(yǔ)法等概念，以及符號(hào)學(xué)中的向量表示,、概率建模等原理,。

ChatGPT的工作過(guò)程大致是這樣的：在得到用戶(hù)輸入的一句話(huà)、一個(gè)提問(wèn),、一個(gè)提示詞組,，或者一篇文章之后，GPT開(kāi)始完成后臺(tái)一系列文本編碼,、模型推理,、內(nèi)容生成、輸出解碼的步驟,，最終輸出用戶(hù)想要的內(nèi)容,。

ChatGPT與用戶(hù)交互的重要基礎(chǔ)，就是GPT反復(fù)提到的“通過(guò)預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)方法獲得的大語(yǔ)言模型（LLM）”,。GPT的大語(yǔ)言模型,，使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（通常是基于Transformer架構(gòu)）來(lái)進(jìn)行文本編碼和生成，模型通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)對(duì)大量的未標(biāo)注文本進(jìn)行建模,，通過(guò)訓(xùn)練和人工反饋的微調(diào)方法,，學(xué)習(xí)到了語(yǔ)法、語(yǔ)義,、語(yǔ)境等知識(shí),，并利用這些知識(shí)來(lái)生成合法的文本,。這個(gè)模型經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后具備豐富的語(yǔ)言模式，包括文本的語(yǔ)法,、語(yǔ)義和上下文信息,，以及統(tǒng)計(jì)規(guī)律，從而具備對(duì)根據(jù)輸入文本的語(yǔ)義分析,，針對(duì)性地生成合法句子,、篇章，響應(yīng)用戶(hù)需求的能力,。

在輸入文本處理時(shí),，GPT將輸入文本通過(guò)模型的編碼器部分，轉(zhuǎn)換為模型內(nèi)部的向量表示（即前面所稱(chēng)的“詞嵌入”）,，生成詞向量,，也稱(chēng)為隱藏狀態(tài)或編碼表示，并采用上下文建模方法,，通過(guò)對(duì)輸入文本進(jìn)行編碼,，將上下文信息傳遞給模型，以便模型在生成輸出時(shí)考慮輸入的上下文信息,，這包括對(duì)詞語(yǔ),、短語(yǔ)、句子等進(jìn)行語(yǔ)義理解,、語(yǔ)法分析,、語(yǔ)境處理等。在內(nèi)容輸出過(guò)程中,，GPT使用生成技術(shù),，例如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或者變種的Transformer等，以生成文本輸出,。GPT進(jìn)一步解釋說(shuō),，“通常根據(jù)某種策略選擇一個(gè)最合適的輸出作為最終的響應(yīng)。選擇的策略可以是基于概率,、語(yǔ)法,、語(yǔ)義、邏輯,、用戶(hù)意圖等多個(gè)因素,。”

在整個(gè)GPT使用的用戶(hù)交互過(guò)程中,，GPT通常不調(diào)用特定的數(shù)據(jù)資源,，例如外部知識(shí)庫(kù)或者數(shù)據(jù)庫(kù)。其生成的內(nèi)容主要基于預(yù)訓(xùn)練模型在大量文本數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)到的語(yǔ)言模式和統(tǒng)計(jì)規(guī)律,，而不依賴(lài)于特定的數(shù)據(jù)資源,。

GPT說(shuō)明了在訓(xùn)練過(guò)程中使用了大量的文本數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)資源,，例如維基百科、網(wǎng)頁(yè)文本,、書(shū)籍,、新聞文章等，用于訓(xùn)練模型的語(yǔ)言模型部分,。此外,，GPT還可以根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景和需求，調(diào)用其他外部數(shù)據(jù)資源,，如知識(shí)庫(kù),、情感詞典、實(shí)體識(shí)別等,，用于生成特定領(lǐng)域或情感的文本,，結(jié)合其他技術(shù)和資源，如情感分析,、實(shí)體識(shí)別,、關(guān)鍵詞提取等，以生成更加符合特定需求和目標(biāo)的文本輸出,。但GPT拒絕回答進(jìn)一步的細(xì)節(jié)和引用任何數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)明這個(gè)問(wèn)題,。

需要注意的是，每次收到用戶(hù)輸入的請(qǐng)求,，GPT需要?jiǎng)佑糜?jì)算資源來(lái)進(jìn)行文本編碼,、上下文建模和文本生成等操作,。具體的計(jì)算資源要求會(huì)根據(jù)模型的規(guī)模,、輸入文本的長(zhǎng)度、生成的文本長(zhǎng)度等因素而有所不同,。較大規(guī)模的GPT模型通常需要更多的計(jì)算資源來(lái)處理復(fù)雜的語(yǔ)境和生成更長(zhǎng)的文本,。使用中多次體驗(yàn)到部分問(wèn)答過(guò)程并不順暢，GPT常出現(xiàn)莫名其妙的“停頓”,、“中斷”現(xiàn)象,。

GPT印證了筆者的一個(gè)猜測(cè)，即“在實(shí)際應(yīng)用中,，GPT通常不需要完整計(jì)算一遍整個(gè)語(yǔ)料庫(kù),。事實(shí)上，GPT在訓(xùn)練階段已經(jīng)通過(guò)大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練,，并學(xué)習(xí)到了語(yǔ)法,、語(yǔ)義、語(yǔ)境等知識(shí),。在生成時(shí),，GPT會(huì)利用這些預(yù)訓(xùn)練的知識(shí),，并根據(jù)當(dāng)前的輸入文本和生成的上下文來(lái)生成合適的文本輸出，而不需要重新計(jì)算整個(gè)語(yǔ)料庫(kù),?！?/span>

此外，GPT還可以利用類(lèi)似的問(wèn)答數(shù)據(jù)來(lái)提高回答的效率,。例如,，當(dāng)收到類(lèi)似的問(wèn)題或者類(lèi)似的上下文時(shí)，GPT可以從之前生成的文本中提取相關(guān)的信息,，避免重復(fù)計(jì)算相同的內(nèi)容,，從而加速回答的生成過(guò)程。需要注意的是,，具體的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)資源的需求會(huì)因不同的應(yīng)用場(chǎng)景,、模型規(guī)模和輸入輸出要求而有所差異，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行配置和調(diào)優(yōu),。

不過(guò),，令人稱(chēng)道的是GPT很少不對(duì)同一問(wèn)題做出完全雷同的回答，偶然出現(xiàn)這一現(xiàn)象,，或許是提問(wèn)者的問(wèn)題太過(guò)具體或者比較單一,。

根據(jù)與GPT的多輪對(duì)話(huà)，梳理并編輯成下列10大問(wèn)題,，與各位朋友分享,。

第一個(gè)問(wèn)題：蠻力計(jì)算

之所以稱(chēng)GPT是“蠻力計(jì)算”， 是因?yàn)镚PT生成輸出內(nèi)容的過(guò)程,，通常模型通過(guò)對(duì)語(yǔ)料庫(kù)的學(xué)習(xí),，選擇一個(gè)合法的起始詞作為句子的第一個(gè)詞。然后根據(jù)當(dāng)前生成的詞和上下文信息,，計(jì)算生成下一個(gè)詞的概率分布,，并從中采樣得到下一個(gè)詞，它實(shí)際上是一個(gè)不斷重復(fù),、迭代的過(guò)程,。模型通過(guò)對(duì)當(dāng)前上下文的建模，計(jì)算生成下一個(gè)詞或短語(yǔ)的概率分布,，并從中采樣得到生成的詞或短語(yǔ)。這個(gè)生成過(guò)程可以通過(guò)一系列的循環(huán)來(lái)不斷迭代,，生成更長(zhǎng)的文本,。選擇的輸出經(jīng)過(guò)解碼技術(shù)，例如將數(shù)字表示或者詞向量表示轉(zhuǎn)換為文本形式,，以便于用戶(hù)理解和使用,。在生成的過(guò)程中,，可以根據(jù)語(yǔ)法規(guī)則、語(yǔ)法知識(shí),、語(yǔ)義角色標(biāo)注等信息對(duì)生成的詞進(jìn)行限制和約束,，以確保生成的句子在語(yǔ)法和語(yǔ)義上是合法的,。

有趣的是,，如果直截了當(dāng)指認(rèn)GPT屬于“蠻力計(jì)算”,，GPT是斷然否定的。在3月16日提問(wèn)者向GPT提出的48個(gè)問(wèn)題中,，第四個(gè)問(wèn)題是：“請(qǐng)問(wèn)GPT的原理說(shuō)到底是否屬于蠻力計(jì)算,？”GPT的回答是：

“GPT 的原理并不屬于蠻力計(jì)算,。GPT 使用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,，它是一種基于數(shù)學(xué)優(yōu)化的算法，通過(guò)數(shù)學(xué)計(jì)算和優(yōu)化來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入和輸出之間復(fù)雜映射的學(xué)習(xí),?！?/span>

“GPT 是一種基于Transformer結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它使用自回歸語(yǔ)言模型來(lái)生成自然語(yǔ)言文本,。在訓(xùn)練過(guò)程中,，GPT通過(guò)最小化損失函數(shù)來(lái)學(xué)習(xí)模型的參數(shù)，使得模型在給定前文的情況下,，能夠生成下一個(gè)最可能的單詞或字符,。這個(gè)過(guò)程使用的是反向傳播算法,，它通過(guò)計(jì)算損失函數(shù)的梯度來(lái)更新模型參數(shù),，實(shí)現(xiàn)模型的訓(xùn)練?！?/span>

“雖然GPT模型參數(shù)數(shù)量很大,，但是它并不是通過(guò)蠻力計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)的。在訓(xùn)練和推理過(guò)程中,，GPT 模型利用了高效的矩陣計(jì)算和并行計(jì)算,，從而實(shí)現(xiàn)了高效的計(jì)算和推理。因此,，GPT的原理和實(shí)現(xiàn)并不屬于蠻力計(jì)算的范疇,?！?/span>

GPT列舉了它眼里的典型的蠻力計(jì)算方法，比如窮舉法,、暴力搜索,、貪心算法等；并列舉了它認(rèn)為不屬于蠻力計(jì)算的例子,，比如動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法,、啟發(fā)式算法等。粗略地說(shuō),，GPT的回答是說(shuō)得過(guò)去的,。但是，動(dòng)態(tài)規(guī)劃,、啟發(fā)式算法基本都是建立在一些假設(shè)基礎(chǔ)上的近似算法,，即運(yùn)用優(yōu)化理論劃分子空間、假設(shè)“無(wú)后效性（即節(jié)點(diǎn)前狀態(tài)不影響節(jié)點(diǎn)后狀態(tài)）等,，以便獲得局部最優(yōu)或者部分情況下的全局最優(yōu)解,。且不說(shuō)各種優(yōu)化算法仍然受條件局限，這些算法在超大規(guī)模維數(shù)爆炸的時(shí)候,，依然表現(xiàn)效率低下,，且難以確保最優(yōu)解的存在性。

其實(shí)筆者也發(fā)現(xiàn),，與GPT深入探討蠻力計(jì)算的一些深度問(wèn)題,，它也只能提供“面兒上”的回答。當(dāng)然,，也許提問(wèn)方式還需要更加專(zhuān)業(yè)化吧,。感興趣的專(zhuān)業(yè)人士不妨繼續(xù)追問(wèn)GPT。

第二個(gè)問(wèn)題：生成語(yǔ)法規(guī)則的有效性

GPT生成的語(yǔ)法是否合乎語(yǔ)法規(guī)則,，是使用者直觀感受的重要基礎(chǔ),。從表現(xiàn)上看，GPT可謂對(duì)答如流,，無(wú)論英文問(wèn)答還是中文問(wèn)答（增加翻譯過(guò)程）,，都具備可接受的程度。也正是這一點(diǎn),，有人據(jù)此判斷“GPT通過(guò)圖靈測(cè)試”,，我覺(jué)得言之過(guò)早。

GPT對(duì)這一問(wèn)題的回答是：“GPT通常是通過(guò)在訓(xùn)練時(shí)學(xué)習(xí)到的語(yǔ)法知識(shí)和句法知識(shí)來(lái)判斷的,，而非基于預(yù)先定義的固定判定規(guī)則。”這意味著GPT作為一種大語(yǔ)言模型,，通過(guò)在大量的文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí),，從中“學(xué)習(xí)”到了語(yǔ)言的統(tǒng)計(jì)規(guī)律、上下文依賴(lài)關(guān)系以及句法結(jié)構(gòu)等信息,。雖然在GPT中也“使用”了傳統(tǒng)語(yǔ)言模型的語(yǔ)法分析,、句法分析、詞法分析和語(yǔ)義分析的概念和方法,，但GPT的主導(dǎo)思想并非嚴(yán)格遵從這些語(yǔ)言學(xué)方法,，只是將這些方法作為產(chǎn)生合法句子的參考標(biāo)準(zhǔn),。

在生成文本時(shí)，GPT會(huì)根據(jù)之前的上下文和當(dāng)前的生成狀態(tài),，選擇最有可能的下一個(gè)詞或短語(yǔ)。這種選擇通常是基于訓(xùn)練時(shí)學(xué)習(xí)到的語(yǔ)法和句法知識(shí),，例如詞的概率分布,、上下文中的共現(xiàn)關(guān)系、句法規(guī)則等,。GPT會(huì)生成那些在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻率較高,、符合上下文和句法規(guī)則的詞或短語(yǔ)。

這就是說(shuō),，GPT所“說(shuō)”的“學(xué)習(xí)”、“使用”等等詞語(yǔ),，并非是人類(lèi)自然語(yǔ)言交流中所理解的那個(gè)含義,。對(duì)機(jī)器而言，它只是做概率計(jì)算和符號(hào)匹配,。這一點(diǎn)在GPT的回應(yīng)過(guò)程中,，進(jìn)行了“類(lèi)人式語(yǔ)言包裝”，也就是說(shuō),，GPT大模型中所發(fā)生的真實(shí)過(guò)程,，雖然從設(shè)計(jì)角度說(shuō)，包含“詞匯,、句法結(jié)構(gòu)、語(yǔ)法規(guī)則”等多層次的“語(yǔ)言知識(shí)”，但在文本輸出過(guò)程中,，GPT只是完成一個(gè)“轉(zhuǎn)換,、詞語(yǔ)裝配”的過(guò)程。

在這個(gè)過(guò)程中,，模型可以“表現(xiàn)出”對(duì)所謂“正確的”,、“錯(cuò)誤的”文本進(jìn)行甄別、分類(lèi)和選擇,，最終“優(yōu)化”成滿(mǎn)足提問(wèn)者需求的“文本”,，但它絕不是在語(yǔ)言學(xué)意義上“使用”這些詞匯。

GPT承認(rèn),，“模型在訓(xùn)練過(guò)程中會(huì)根據(jù)不同樣本的預(yù)測(cè)錯(cuò)誤程度來(lái)調(diào)整自身的參數(shù),，從而逐漸優(yōu)化生成的文本。這樣,，模型可以在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到一些普遍的語(yǔ)法和句法規(guī)律,，但并不保證學(xué)到的規(guī)律完全符合傳統(tǒng)的語(yǔ)言學(xué)規(guī)范?！?/span>

對(duì)GPT來(lái)說(shuō),，真正起作用的生成規(guī)則，依然是基于海量語(yǔ)料庫(kù)的概率計(jì)算,。換句話(huà)說(shuō),，“GPT和類(lèi)似的語(yǔ)言模型通常是通過(guò)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練來(lái)學(xué)習(xí)語(yǔ)法和句法知識(shí)的，這意味著模型在訓(xùn)練過(guò)程中通過(guò)對(duì)大量文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),，自動(dòng)地從數(shù)據(jù)中提取語(yǔ)法和句法規(guī)律,，而不是依據(jù)預(yù)先定義的語(yǔ)法規(guī)則。GPT和類(lèi)似的語(yǔ)言模型在學(xué)習(xí)中并不顯式地確認(rèn)所學(xué)到的語(yǔ)法規(guī)則和句法規(guī)則是否合乎語(yǔ)言學(xué)規(guī)范,。這些模型通過(guò)在大量文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí),，通過(guò)預(yù)測(cè)下一個(gè)詞或下一個(gè)片段的方式進(jìn)行訓(xùn)練，從而學(xué)習(xí)到了語(yǔ)法和句法規(guī)律,。這些規(guī)律是從數(shù)據(jù)中統(tǒng)計(jì)性地提取的,，而不是直接根據(jù)預(yù)先定義的語(yǔ)法規(guī)則進(jìn)行學(xué)習(xí)?！?/span>

我意識(shí)到這個(gè)結(jié)果其實(shí)是提問(wèn)者“逼問(wèn)GPT”的結(jié)果,，并非是它“意識(shí)到”這個(gè)問(wèn)題后給出的輸出結(jié)果。這是一個(gè)有趣的問(wèn)答過(guò)程,。GPT表現(xiàn)出“猜測(cè)”甚至“迎合”提問(wèn)者真實(shí)趣味的情境,，這是令人感慨的地方，不知如何置評(píng),。

需要注意的是,，GPT承認(rèn)“語(yǔ)言模型并不具備對(duì)語(yǔ)法和句法規(guī)則進(jìn)行明確的驗(yàn)證和確認(rèn)的能力，因?yàn)樗鼈儧](méi)有事先定義的語(yǔ)法規(guī)則，而是通過(guò)大量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性學(xué)習(xí)得到的,?！薄@一結(jié)果，一方面令人感到GPT表現(xiàn)出來(lái)的“理解能力”事實(shí)上已經(jīng)超越了單一問(wèn)題討論平面,，進(jìn)入和“第二,、甚至第三層級(jí)知識(shí)”的討論平面（知識(shí)層級(jí)是經(jīng)濟(jì)學(xué)家謝林和奧曼的觀點(diǎn)）；另一方面,，又為它進(jìn)一步做“政治正確”的回答做出鋪墊,，比如它進(jìn)一步解釋說(shuō)，“因此,，在使用這些模型生成文本時(shí),，仍然需要人工的語(yǔ)法和句法審查，以確保生成的文本符合語(yǔ)言學(xué)規(guī)范,?！?/span>

第三個(gè)問(wèn)題：對(duì)齊問(wèn)題

“對(duì)齊問(wèn)題”是語(yǔ)言模型的重要問(wèn)題。大語(yǔ)言模型如GPT在生成文本時(shí),，雖然可以從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到統(tǒng)計(jì)規(guī)律,，包括語(yǔ)法和句法規(guī)律，但并不能確保生成的文本與人類(lèi)語(yǔ)法規(guī)范,、道德倫理,、風(fēng)俗習(xí)慣完全對(duì)齊。對(duì)此GPT的看法是：“在實(shí)際應(yīng)用中,，需要采取一些措施來(lái)確保生成文本的內(nèi)容與人類(lèi)的語(yǔ)法規(guī)范,、道德倫理和風(fēng)俗習(xí)慣相一致。生成語(yǔ)法如何切合人類(lèi)語(yǔ)法規(guī)范,、道德倫理,、風(fēng)俗習(xí)慣的對(duì)齊是一個(gè)較為復(fù)雜的問(wèn)題，僅依據(jù)統(tǒng)計(jì)規(guī)律獲得的語(yǔ)法模型可能無(wú)法完全確保生成文本的內(nèi)容與這些方面完全一致,。由于統(tǒng)計(jì)模型是從大量的文本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的,，它在生成文本時(shí)會(huì)根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻率和概率生成文本，但并不一定能夠保證生成的文本符合人類(lèi)的道德倫理,、風(fēng)俗習(xí)慣等方面的規(guī)范,。”

這是一個(gè)中規(guī)中矩的回答,。也是GPT回應(yīng)挑戰(zhàn)的典型方式,，一方面坦陳問(wèn)題的存在，另一方面尋求解決之道,。GPT對(duì)“確保生成文本符合人類(lèi)語(yǔ)法規(guī)范,、道德倫理,、風(fēng)俗習(xí)慣等要求”，提出以下幾種方法：

以下是一些可能的措施：

1）合理的訓(xùn)練數(shù)據(jù)：選擇合適的訓(xùn)練數(shù)據(jù),，包括符合人類(lèi)語(yǔ)法規(guī)范,、道德倫理和風(fēng)俗習(xí)慣的文本數(shù)據(jù),，以提供給模型在訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)習(xí)正確的語(yǔ)法和語(yǔ)言用法,。

2）合適的生成條件：設(shè)置合適的生成條件，如采樣方法（sampling method）,，以控制生成文本的隨機(jī)性和多樣性,，從而生成更加符合語(yǔ)法規(guī)范、道德倫理和風(fēng)俗習(xí)慣的文本,。

3）數(shù)據(jù)過(guò)濾和預(yù)處理：在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中,，可以通過(guò)對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和預(yù)處理，排除或限制一些不符合語(yǔ)法規(guī)范,、道德倫理,、風(fēng)俗習(xí)慣等要求的文本數(shù)據(jù)，從而在訓(xùn)練過(guò)程中減少對(duì)這些方面不符合要求的學(xué)習(xí),。

4）先驗(yàn)知識(shí)引入：可以通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中引入人類(lèi)的先驗(yàn)知識(shí),，如語(yǔ)法規(guī)則、道德倫理,、風(fēng)俗習(xí)慣等,，作為生成文本的約束條件，從而在生成過(guò)程中保持對(duì)這些規(guī)范的遵循,。

5）后處理和校驗(yàn)：在生成文本后,，可以通過(guò)后處理和校驗(yàn)的方式對(duì)生成的文本進(jìn)行檢查，確保其符合人類(lèi)語(yǔ)法規(guī)范,、道德倫理,、風(fēng)俗習(xí)慣等要求。例如,，可以使用語(yǔ)法檢查工具,、倫理倫理檢查工具、社會(huì)文化約束等進(jìn)行文本的審核和校對(duì),。

6）人工審核：對(duì)生成文本進(jìn)行人工審核,，通過(guò)人工的方式對(duì)生成的文本進(jìn)行檢查，確保其符合語(yǔ)法規(guī)范,、道德倫理和風(fēng)俗習(xí)慣,，并進(jìn)行必要的修正和調(diào)整。