ChatGPT调研报告-哈尔滨工业大学-202303.pdf

这份《ChatGPT调研报告》由哈尔滨工业大学自然语言处理研究所撰写,旨在对ChatGPT进行详尽的介绍及总结,仅供内部参考。报告从技术原理、应用场景、未来发展等方面展开,详细阐述了ChatGPT的背景、意义、核心算法、训练与部署、相关数据集、评价方法,以及现有大模型和对话式通用人工智能系统。
报告首先介绍了自然语言处理的发展历史和大规模预训练语言模型的技术发展历程,随后深入探讨了ChatGPT的技术发展历程、优势与劣势、应用前景,以及潜在的风险与挑战。报告指出,ChatGPT是继数据库和搜索引擎之后的全新一代“知识表示和调用方式”,通过自然语言直接调用知识,极大地改变了人机交互的方式。
在核心算法方面,报告详细阐述了基于Transformer的预训练语言模型,包括编码预训练、解码预训练和编解码架构,以及提示学习与指令精调、思维链和基于人类反馈的强化学习等关键技术。
此外,报告还深入研究了ChatGPT的训练与部署,包括并行计算技术、并行计算框架、模型部署的困难与优化方法,以及模型压缩等关键环节。报告还详细介绍了ChatGPT相关的数据集,包括预训练数据集和人工标注数据规范及相关数据集。
在模型评价方面,报告从人工评价和自动评价两个维度,阐述了模型评价的方式和指标,包括准确性、不确定性、攻击性、毒害性、公平性与偏见性、鲁棒性和高效性等。
报告还对比了现有的大模型,并调研了对话式通用人工智能系统,分析了不同系统之间的差异。最后,报告展望了自然语言处理的未来发展方向,包括提高ChatGPT能力、加深对模型的认识、实际应用以及从语言到AGI的探索之路。
总而言之,该报告全面深入地分析了ChatGPT的技术原理、应用和未来发展趋势,并对ChatGPT所面临的挑战和风险进行了探讨,为相关研究者和从业者提供了有价值的参考。
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