AI与物理

本文探讨了人类反馈强化学习（RLHF）在语言模型中的应用及优势，特别是在ChatGPT中的具体实践。RLHF通过结合强化学习和人类反馈，使语言模型在预训练阶段学习关于世界的一切，并在RLHF阶段专注于输出正确、有益的答案。具体而言，它分为三大步骤：1）用监督学习微调LLM；2）由人工评估员对答案进行排名，用于训练奖励模型；3）用近端策略优化（PPO）模型优化LLM的奖励模型。RLHF的技术和理念在很大程度上推动了ChatGPT的成功，而 Natasha Jaimes 的研究成果为其提供了理论支持。此外，Natasha 还关注社交强化学习领域，旨在提高 AI 智能体的学习、泛化、协作以及人机交互能力。

本文介绍了OpenAI新发布的聊天AI ChatGPT，这款基于GPT系列的大型语言模型在短短几天内用户量冲破百万级，引发了广泛关注。ChatGPT是一个专门用于对话交互的模型，其训练采用了无监督学习技术， large language models (LLMs) 可以生成更长的连贯文本序列，并且可以应对大规模的应急能力。然而，大型语言模型仍存在一些基本缺陷，如在需要常识、逻辑、规划、推理和其他知识的任务中无法预测。为了优化大型语言模型的表现，OpenAI 使用了人类反馈强化学习 (RLHF) 技术，将其应用于 InstructGPT，以提高其对用户指令的响应能力和减少有害输出。

去年11月，聊天机器人ChatGPT的诞生引发了全球关注。ChatGPT展现了强大的创作和学习能力，引来了各大公司的注意。然而，这也引发了对ChatGPT可能对人类学习和思考能力产生潜在影响的担忧。如今，ChatGPT的影响力不断扩大，资本也对ChatGPT背后的公司OpenAI抛出了橄榄枝。

谷歌近日推出了史上最大的视觉语言模型PaLM-E，集成语言和视觉功能，用于机器人控制。该模型参数量高达5620亿，被称为视觉语言模型，与大语言模型LLM不同之处在于VLM对物理世界有感知。除PaLM-E外，谷歌还推出了Switch Transformer模型、多语言语言模型MLM和自然语言生成引擎NLG等新技术，以迎头赶上微软在AI领域的竞争优势，但同时也面临模型复杂度高、计算资源需求大、数据隐私等问题。