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ChatGPT在人工智能行業(yè)的應(yīng)用前景及影響 |
| 編輯： 來源：哈爾濱工業(yè)大學(xué)自然語言處理研究所 時(shí)間：2023/4/3 |
ChatGPT 的發(fā)布及其取得的巨大成功對(duì)人工智能行業(yè)形成了強(qiáng)烈的沖 擊，人們發(fā)現(xiàn)之前許多懸而未解的問題在 ChatGPT 身上迎刃而解（包括事 實(shí)型問答、文本摘要事實(shí)一致性、篇章J機(jī)器翻譯的性別問題等），ChatGPT 引起了巨大的恐慌。然而從另一個(gè)角度看，我們也可以把 ChatGPT 當(dāng)成是 一個(gè)工具來幫助我們的開發(fā)、優(yōu)化我們的模型、豐富我們的應(yīng)用場景，比如： 1. 代碼開發(fā)：利用 ChatGPT 輔助開發(fā)代碼，提G開發(fā)效率，包括代碼 補(bǔ)全、自然語言指令生成代碼、代碼翻譯、bug 修復(fù)等； 2. ChatGPT 和具體任務(wù)相結(jié)合：ChatGPT 的生成結(jié)果在許多任務(wù)上 相比微調(diào)小模型都有很明顯的可取之處（比如文本摘要的事實(shí)一致 性，篇章J機(jī)器翻譯的性別問題），在微調(diào)小模型的基礎(chǔ)上結(jié)合這些 ChatGPT 的長處，可能可以在避免訓(xùn)練部署下顯著提升小模型的效 果； 3. 同時(shí)基于 ChatGPT 指令微調(diào)激發(fā)的零樣本能力，對(duì)于只有少數(shù)標(biāo)注 或者沒有標(biāo)注數(shù)據(jù)的任務(wù)以及需要分布外泛化的任務(wù)，我們既可以直 接應(yīng)用 ChatGPT，也可以把 ChatGPT 當(dāng)作冷啟動(dòng)收集相關(guān)語料的工 具，豐富我們的應(yīng)用場景。
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ChatGPT有標(biāo)注策略導(dǎo)致的局限
除英語之外的其它語言在預(yù)訓(xùn)練語料庫中占比很少;很難糾正ChatGPt的事實(shí)性錯(cuò)誤,使其使用場景受限;在多模態(tài)任務(wù)上還無法處理
ChatGPT有大規(guī)模語言模型自身的局限
可信性無法保證;無法實(shí)時(shí)地融入新知識(shí),可回答的知識(shí)范圍有明顯的邊界;成本高昂部署困難;在特定的專業(yè)領(lǐng)域上表現(xiàn)欠佳;每次生成結(jié)果有細(xì)微的不同
ChatGPT相較于微調(diào)小模型的優(yōu)點(diǎn)
通過大量指令激發(fā)的泛化能力在零樣本和少樣本場景下具有顯著優(yōu)勢,在未 見過的任務(wù)上也可以有所表現(xiàn),在微調(diào)小模型的范式下實(shí)現(xiàn)的泛化能力
ChatGPT相較于其它大規(guī)模語言模型的優(yōu)點(diǎn)
ChatGPT 使用了更多的多輪對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行指令微調(diào),這使其擁有了建模對(duì)話歷史的能 力,能持續(xù)和用戶交互,基于人類反饋 的強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)整模型的輸出偏好
ChatGPT相較于普通聊天機(jī)器人的優(yōu)點(diǎn)
ChatGPT類似于市場上其他聊天機(jī)器人(微軟小冰,百度度秘等),可與人類自然交互 簡單直接;ChatGPT 的回答更準(zhǔn)確, 答案更流暢,能進(jìn)行更細(xì)致的推理,能完成更多的任務(wù)
ChatGPT 的未來技術(shù)發(fā)展方向
無法產(chǎn)生本應(yīng)產(chǎn)生的正確回復(fù); 對(duì)于輸入措辭比較敏感;生成的回復(fù)通常過于冗長;其模型過于龐大使用成本過高;減少人類反饋信息的 RLAIF
ChatGPT 插件發(fā)布帶來的十大關(guān)注點(diǎn)
定義大模型的toC平臺(tái)商業(yè)模式;開放 API 標(biāo)準(zhǔn);未來應(yīng)用內(nèi)又可反向嵌入 ChatGPT;知識(shí)更新問題被解決;很大程度解決準(zhǔn)確性問題
ChatGPT的未來改進(jìn)方向
ChatGPT雖然對(duì)話能力強(qiáng),但是在數(shù)理計(jì)算對(duì)話中容易出現(xiàn)一本正經(jīng)胡說八道的情況,ChatGPT很強(qiáng)大,但其模型大小和使用成本也讓很多人望而卻步 |
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