最近OpenAI發(fā)布的ChatGPT給人工智能領(lǐng)域注入了一針強(qiáng)心劑，其強(qiáng)大的能力遠(yuǎn)超自然語(yǔ)言處理研究者們的預(yù)期。

體驗(yàn)過(guò)ChatGPT的用戶很自然地就會(huì)提出疑問(wèn)：初代GPT 3是如何進(jìn)化成ChatGPT的？GPT 3.5驚人的語(yǔ)言能力又來(lái)自哪？

最近來(lái)自艾倫人工智能研究所的研究人員撰寫(xiě)了一篇文章，試圖剖析 ChatGPT 的突現(xiàn)能力（Emergent Ability），并追溯這些能力的來(lái)源，并給出了一個(gè)全面的技術(shù)路線圖以說(shuō)明 GPT-3.5 模型系列以及相關(guān)的大型語(yǔ)言模型是如何一步步進(jìn)化成目前的強(qiáng)大形態(tài)。

(相關(guān)資料圖)

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作者符堯是2020年入學(xué)的愛(ài)丁堡大學(xué)博士生，碩士畢業(yè)于哥倫比亞大學(xué)，本科畢業(yè)于北京大學(xué)，目前在艾倫人工智能研究所做研究實(shí)習(xí)生。他的主要研究方向?yàn)槿祟愓Z(yǔ)言的大規(guī)模概率生成模型。

作者彭昊本科畢業(yè)于北京大學(xué)，博士畢業(yè)于華盛頓大學(xué)，目前是艾倫人工智能研究所的Young Investigator，并將于2023年8月加入伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校計(jì)算機(jī)科學(xué)系，擔(dān)任助理教授。他的主要研究方向包括使語(yǔ)言 AI 更有效率和更容易理解，以及建立大規(guī)模的語(yǔ)言模型。

作者Tushar Khot博士畢業(yè)于威斯康星-麥迪遜大學(xué)，目前是艾倫人工智能研究所的研究科學(xué)家。他的主要研究方向?yàn)榻Y(jié)構(gòu)化機(jī)器推理。

一、2020 版初代 GPT-3 與大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練

初代GPT-3展示了三個(gè)重要能力：

語(yǔ)言生成：遵循提示詞（prompt），然后生成補(bǔ)全提示詞的句子。這也是今天人類與語(yǔ)言模型最普遍的交互方式。上下文學(xué)習(xí) (in-context learning)：遵循給定任務(wù)的幾個(gè)示例，然后為新的測(cè)試用例生成解決方案。很重要的一點(diǎn)是，GPT-3雖然是個(gè)語(yǔ)言模型，但它的論文幾乎沒(méi)有談到「語(yǔ)言建?！?language modeling) —— 作者將他們?nèi)康膶?xiě)作精力都投入到了對(duì)上下文學(xué)習(xí)的愿景上，這才是 GPT-3的真正重點(diǎn)。世界知識(shí)：包括事實(shí)性知識(shí) (factual knowledge) 和常識(shí) (commonsense)。

那么這些能力從何而來(lái)呢？

基本上，以上三種能力都來(lái)自于大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練：在有3000億單詞的語(yǔ)料上預(yù)訓(xùn)練擁有1750億參數(shù)的模型（ 訓(xùn)練語(yǔ)料的60%來(lái)自于 2016 - 2019 的 C4 + 22% 來(lái)自于 WebText2 + 16% 來(lái)自于Books + 3%來(lái)自于Wikipedia）。其中：

語(yǔ)言生成的能力來(lái)自于語(yǔ)言建模的訓(xùn)練目標(biāo) (language modeling)。世界知識(shí)來(lái)自 3000 億單詞的訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)（不然還能是哪兒呢）。模型的 1750 億參數(shù)是為了存儲(chǔ)知識(shí)，Liang et al. (2022) 的文章進(jìn)一步證明了這一點(diǎn)。他們的結(jié)論是，知識(shí)密集型任務(wù)的性能與模型大小息息相關(guān)。上下文學(xué)習(xí)的能力來(lái)源及為什么上下文學(xué)習(xí)可以泛化，仍然難以溯源。直覺(jué)上，這種能力可能來(lái)自于同一個(gè)任務(wù)的數(shù)據(jù)點(diǎn)在訓(xùn)練時(shí)按順序排列在同一個(gè) batch 中。然而，很少有人研究為什么語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練會(huì)促使上下文學(xué)習(xí)，以及為什么上下文學(xué)習(xí)的行為與微調(diào) (fine-tuning) 如此不同。

令人好奇的是，初代的GPT-3有多強(qiáng)。

其實(shí)比較難確定初代 GPT-3（在 OpenAI API 中被稱為davinci）到底是「強(qiáng)」還是「弱」。

一方面，它合理地回應(yīng)了某些特定的查詢，并在許多數(shù)據(jù)集中達(dá)到了還不錯(cuò)的性能；

另一方面，它在許多任務(wù)上的表現(xiàn)還不如 T5 這樣的小模型（參見(jiàn)其原始論文）。

在今天（2022 年 12 月）ChatGPT 的標(biāo)準(zhǔn)下，很難說(shuō)初代的 GPT-3 是「智能的」。Meta 開(kāi)源的 OPT 模型試圖復(fù)現(xiàn)初代 GPT-3，但它的能力與當(dāng)今的標(biāo)準(zhǔn)也形成了尖銳的對(duì)比。許多測(cè)試過(guò) OPT 的人也認(rèn)為與現(xiàn)在的text-davinci-002相比，該模型確實(shí)「不咋地」。

盡管如此，OPT 可能是初代 GPT-3 的一個(gè)足夠好的開(kāi)源的近似模型了（根據(jù) OPT 論文和斯坦福大學(xué)的 HELM 評(píng)估）。

雖然初代的 GPT-3 可能表面上看起來(lái)很弱，但后來(lái)的實(shí)驗(yàn)證明，初代 GPT-3 有著非常強(qiáng)的潛力。這些潛力后來(lái)被代碼訓(xùn)練、指令微調(diào) (instruction tuning) 和基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí) (reinforcement learning with human feedback, RLHF) 解鎖，最終體展示出極為強(qiáng)大的突現(xiàn)能力。

二、從 2020 版 GPT-3 到 2022 版 ChatGPT

從最初的 GPT-3 開(kāi)始，為了展示 OpenAI 是如何發(fā)展到ChatGPT的，我們看一下 GPT-3.5 的進(jìn)化樹(shù)：

在 2020 年 7 月，OpenAI 發(fā)布了模型索引為的 davinci 的初代 GPT-3 論文，從此它就開(kāi)始不斷進(jìn)化。

在 2021 年 7 月，Codex 的論文發(fā)布，其中初始的 Codex 是根據(jù)（可能是內(nèi)部的）120 億參數(shù)的 GPT-3 變體進(jìn)行微調(diào)的。后來(lái)這個(gè) 120 億參數(shù)的模型演變成 OpenAI API 中的code-cushman-001。

在 2022 年 3 月，OpenAI 發(fā)布了指令微調(diào) (instruction tuning) 的論文，其監(jiān)督微調(diào) (supervised instruction tuning) 的部分對(duì)應(yīng)了davinci-instruct-beta和text-davinci-001。

在 2022 年 4 月至 7 月的，OpenAI 開(kāi)始對(duì)code-davinci-002模型進(jìn)行 Beta 測(cè)試，也稱其為 Codex。然后code-davinci-002、text-davinci-003和ChatGPT 都是從code-davinci-002進(jìn)行指令微調(diào)得到的。詳細(xì)信息請(qǐng)參閱 OpenAI的模型索引文檔。

盡管 Codex 聽(tīng)著像是一個(gè)只管代碼的模型，但code-davinci-002可能是最強(qiáng)大的針對(duì)自然語(yǔ)言的GPT-3.5 變體（優(yōu)于 text-davinci-002和 -003）。code-davinci-002很可能在文本和代碼上都經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，然后根據(jù)指令進(jìn)行調(diào)整（將在下面解釋）。

然后2022 年 5-6 月發(fā)布的text-davinci-002是一個(gè)基于code-davinci-002的有監(jiān)督指令微調(diào) (supervised instruction tuned) 模型。在text-davinci-002上面進(jìn)行指令微調(diào)很可能降低了模型的上下文學(xué)習(xí)能力，但是增強(qiáng)了模型的零樣本能力（將在下面解釋）。

然后是text-davinci-003和 ChatGPT，它們都在 2022 年 11 月發(fā)布，是使用的基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)的版本指令微調(diào) (instruction tuning with reinforcement learning from human feedback) 模型的兩種不同變體。

text-davinci-003 恢復(fù)了（但仍然比code-davinci-002差）一些在text-davinci-002 中丟失的部分上下文學(xué)習(xí)能力（大概是因?yàn)樗谖⒄{(diào)的時(shí)候混入了語(yǔ)言建模） 并進(jìn)一步改進(jìn)了零樣本能力（得益于RLHF）。另一方面，ChatGPT 似乎犧牲了幾乎所有的上下文學(xué)習(xí)的能力來(lái)?yè)Q取建模對(duì)話歷史的能力。

總的來(lái)說(shuō)，在 2020 - 2021 年期間，在code-davinci-002之前，OpenAI 已經(jīng)投入了大量的精力通過(guò)代碼訓(xùn)練和指令微調(diào)來(lái)增強(qiáng)GPT-3。當(dāng)他們完成code-davinci-002時(shí)，所有的能力都已經(jīng)存在了。很可能后續(xù)的指令微調(diào)，無(wú)論是通過(guò)有監(jiān)督的版本還是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的版本，都會(huì)做以下事情（稍后會(huì)詳細(xì)說(shuō)明）：

指令微調(diào)不會(huì)為模型注入新的能力 —— 所有的能力都已經(jīng)存在了。指令微調(diào)的作用是解鎖 / 激發(fā)這些能力。這主要是因?yàn)橹噶钗⒄{(diào)的數(shù)據(jù)量比預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量少幾個(gè)數(shù)量級(jí)（基礎(chǔ)的能力是通過(guò)預(yù)訓(xùn)練注入的）。指令微調(diào)將 GPT-3.5 的分化到不同的技能樹(shù)。有些更擅長(zhǎng)上下文學(xué)習(xí)，如text-davinci-003，有些更擅長(zhǎng)對(duì)話，如ChatGPT。指令微調(diào)通過(guò)犧牲性能換取與人類的對(duì)齊（alignment）。OpenAI 的作者在他們的指令微調(diào)論文中稱其為「對(duì)齊稅」(alignment tax)。許多論文都報(bào)道了code-davinci-002在基準(zhǔn)測(cè)試中實(shí)現(xiàn)了最佳性能（但模型不一定符合人類期望）。在code-davinci-002上進(jìn)行指令微調(diào)后，模型可以生成更加符合人類期待的反饋（或者說(shuō)模型與人類對(duì)齊），例如：零樣本問(wèn)答、生成安全和公正的對(duì)話回復(fù)、拒絕超出模型它知識(shí)范圍的問(wèn)題。三、Code-Davinci-002和 Text-Davinci-002，在代碼上訓(xùn)練，在指令上微調(diào)

在code-davinci-002和text-davinci-002之前，有兩個(gè)中間模型，分別是 davinci-instruct-beta 和 text-davinci-001。兩者在很多方面都比上述的兩個(gè)-002模型差（例如，text-davinci-001 鏈?zhǔn)剿季S推理能力不強(qiáng)）。

所以我們?cè)诒竟?jié)中重點(diǎn)介紹 -002 型號(hào)。

3.1 復(fù)雜推理能力的來(lái)源和泛化到新任務(wù)的能力

我們關(guān)注code-davinci-002和text-davinci-002，這兩兄弟是第一版的 GPT3.5 模型，一個(gè)用于代碼，另一個(gè)用于文本。它們表現(xiàn)出了三種重要能力與初代 GPT-3 不同的能力：

響應(yīng)人類指令：以前，GPT-3 的輸出主要訓(xùn)練集中常見(jiàn)的句子。現(xiàn)在的模型會(huì)針對(duì)指令 / 提示詞生成更合理的答案（而不是相關(guān)但無(wú)用的句子）。泛化到?jīng)]有見(jiàn)過(guò)的任務(wù)：當(dāng)用于調(diào)整模型的指令數(shù)量超過(guò)一定的規(guī)模時(shí)，模型就可以自動(dòng)在從沒(méi)見(jiàn)過(guò)的新指令上也能生成有效的回答。這種能力對(duì)于上線部署至關(guān)重要，因?yàn)橛脩艨倳?huì)提新的問(wèn)題，模型得答得出來(lái)才行。代碼生成和代碼理解：這個(gè)能力很顯然，因?yàn)槟Ｐ陀么a訓(xùn)練過(guò)。利用思維鏈 (chain-of-thought) 進(jìn)行復(fù)雜推理：初代 GPT3 的模型思維鏈推理的能力很弱甚至沒(méi)有。code-davinci-002 和 text-davinci-002 是兩個(gè)擁有足夠強(qiáng)的思維鏈推理能力的模型。思維鏈推理之所以重要，是因?yàn)樗季S鏈可能是解鎖突現(xiàn)能力和超越縮放法則 (scaling laws) 的關(guān)鍵。

這些能力從何而來(lái)？

與之前的模型相比，兩個(gè)主要區(qū)別是指令微調(diào)和代碼訓(xùn)練。具體來(lái)說(shuō)：

能夠響應(yīng)人類指令的能力是指令微調(diào)的直接產(chǎn)物。對(duì)沒(méi)有見(jiàn)過(guò)的指令做出反饋的泛化能力是在指令數(shù)量超過(guò)一定程度之后自動(dòng)出現(xiàn)的，T0、Flan 和 FlanPaLM 論文進(jìn)一步證明了這一點(diǎn)。使用思維鏈進(jìn)行復(fù)雜推理的能力很可能是代碼訓(xùn)練的一個(gè)神奇的副產(chǎn)物。對(duì)此，我們有以下的事實(shí)作為一些支持：最初的 GPT-3 沒(méi)有接受過(guò)代碼訓(xùn)練，它不能做思維鏈。text-davinci-001 模型，雖然經(jīng)過(guò)了指令微調(diào)，但第一版思維鏈論文報(bào)告說(shuō)，它的它思維鏈推理的能力非常弱 —— 所以指令微調(diào)可能不是思維鏈存在的原因，代碼訓(xùn)練才是模型能做思維鏈推理的最可能原因。PaLM 有 5% 的代碼訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可以做思維鏈。Codex論文中的代碼數(shù)據(jù)量為 159G ，大約是初代 GPT-3 5700 億訓(xùn)練數(shù)據(jù)的28%。code-davinci-002 及其后續(xù)變體可以做思維鏈推理。在 HELM 測(cè)試中，Liang et al. (2022) 對(duì)不同模型進(jìn)行了大規(guī)模評(píng)估。他們發(fā)現(xiàn)了針對(duì)代碼訓(xùn)練的模型具有很強(qiáng)的語(yǔ)言推理能力，包括 120億參數(shù)的code-cushman-001.。我們?cè)?AI2 的工作也表明，當(dāng)配備復(fù)雜的思維鏈時(shí)，code-davinci-002 在 GSM8K 等重要數(shù)學(xué)基準(zhǔn)上是目前表現(xiàn)最好的模型。直覺(jué)來(lái)說(shuō)，面向過(guò)程的編程 (procedure-oriented programming) 跟人類逐步解決任務(wù)的過(guò)程很類似，面向?qū)ο缶幊?(object-oriented programming) 跟人類將復(fù)雜任務(wù)分解為多個(gè)簡(jiǎn)單任務(wù)的過(guò)程很類似。以上所有觀察結(jié)果都是代碼與推理能力 / 思維鏈 之間的相關(guān)性，但不一定是因果性。這種相關(guān)性很有趣，但現(xiàn)在還是一個(gè)待研究的開(kāi)放性問(wèn)題。目前看來(lái)，我們沒(méi)有非常確鑿的證據(jù)證明代碼就是思維鏈和復(fù)雜推理的原因。此外， 代碼訓(xùn)練另一個(gè)可能的副產(chǎn)品是長(zhǎng)距離依賴，正如Peter Liu所指出：「語(yǔ)言中的下個(gè)詞語(yǔ)預(yù)測(cè)通常是非常局部的，而代碼通常需要更長(zhǎng)的依賴關(guān)系來(lái)做一些事情，比如前后括號(hào)的匹配或引用遠(yuǎn)處的函數(shù)定義」。?這里我想進(jìn)一步補(bǔ)充的是：由于面向?qū)ο缶幊讨械念惱^承，代碼也可能有助于模型建立編碼層次結(jié)構(gòu)的能力。我們將對(duì)這一假設(shè)的檢驗(yàn)留給未來(lái)的工作。

另外還要注意一些細(xì)節(jié)差異：

text-davinci-002 與 code-davinci-002Code-davinci-002 是基礎(chǔ)模型，text-davinci-002 是指令微調(diào) code-davinci-002 的產(chǎn)物（見(jiàn) OpenAI 的文檔）。它在以下數(shù)據(jù)上作了微調(diào)：（一）人工標(biāo)注的指令和期待的輸出；（二）由人工標(biāo)注者選擇的模型輸出。當(dāng)有上下文示例 (in-context example) 的時(shí)候， Code-davinci-002 更擅長(zhǎng)上下文學(xué)習(xí)；當(dāng)沒(méi)有上下文示例 / 零樣本的時(shí)候， text-davinci-002 在零樣本任務(wù)完成方面表現(xiàn)更好。從這個(gè)意義上說(shuō)，text-davinci-002 更符合人類的期待（因?yàn)閷?duì)一個(gè)任務(wù)寫(xiě)上下文示例可能會(huì)比較麻煩）。OpenAI 不太可能故意犧牲了上下文學(xué)習(xí)的能力換取零樣本能力 —— 上下文學(xué)習(xí)能力的降低更多是指令學(xué)習(xí)的一個(gè)副作用，OpenAI 管這叫對(duì)齊稅。001 模型（code-cushman-001 和 text-davinci-001）v.s. 002 模型（code-davinci-002 和 text-davinci-002）001 模型主要是為了做純代碼 / 純文本任務(wù)；002 模型則深度融合了代碼訓(xùn)練和指令微調(diào)，代碼和文本都行。Code-davinci-002 可能是第一個(gè)深度融合了代碼訓(xùn)練和指令微調(diào)的模型。證據(jù)有：code-cushman-001 可以進(jìn)行推理但在純文本上表現(xiàn)不佳，text-davinci-001 在純文本上表現(xiàn)不錯(cuò)但在推理上不大行。code-davinci-002 則可以同時(shí)做到這兩點(diǎn)。3.2 這些能力是在預(yù)訓(xùn)練之后已經(jīng)存在還是在之后通過(guò)微調(diào)注入？

在這個(gè)階段，我們已經(jīng)確定了指令微調(diào)和代碼訓(xùn)練的關(guān)鍵作用。一個(gè)重要的問(wèn)題是如何進(jìn)一步分析代碼訓(xùn)練和指令微調(diào)的影響？

具體來(lái)說(shuō)：上述三種能力是否已經(jīng)存在于初代的GPT-3中，只是通過(guò)指令和代碼訓(xùn)練觸發(fā) / 解鎖？或者這些能力在初代的 GPT-3 中并不存在，是通過(guò)指令和代碼訓(xùn)練注入？

如果答案已經(jīng)在初代的 GPT-3 中，那么這些能力也應(yīng)該在 OPT 中。因此，要復(fù)現(xiàn)這些能力，或許可以直接通過(guò)指令和代碼調(diào)整 OPT。

但是，code-davinci-002 也可能不是基于最初的 GPT-3 davinci，而是基于比初代 GPT-3 更大的模型。如果是這種情況，可能就沒(méi)辦法通過(guò)調(diào)整 OPT 來(lái)復(fù)現(xiàn)了。

研究社區(qū)需要進(jìn)一步弄清楚 OpenAI 訓(xùn)練了什么樣的模型作為 code-davinci-002 的基礎(chǔ)模型。

我們有以下的假設(shè)和證據(jù)：

code-davinci-002的基礎(chǔ)模型可能不是初代GPT-3 davinci 模型。初代的GPT-3在數(shù)據(jù)集 C4 2016 - 2019 上訓(xùn)練，而 code-davinci-002 訓(xùn)練集則在延長(zhǎng)到2021年才結(jié)束。因此 code-davinci-002 有可能在 C4 的 2019-2021 版本上訓(xùn)練。初代的 GPT-3 有一個(gè)大小為 2048 個(gè)詞的上下文窗口。code-davinci-002 的上下文窗口則為 8192。GPT 系列使用絕對(duì)位置嵌入 (absolute positional embedding)，直接對(duì)絕對(duì)位置嵌入進(jìn)行外推而不經(jīng)過(guò)訓(xùn)練是比較難的，并且會(huì)嚴(yán)重?fù)p害模型的性能（參考 Press et al., 2022）。如果 code-davinci-002 是基于初代GPT-3，那OpenAI 是如何擴(kuò)展上下文窗口的？另一方面，無(wú)論基礎(chǔ)模型是初代的 GPT-3 還是后來(lái)訓(xùn)練的模型， 遵循指令和零樣本泛化的能力都可能已經(jīng)存在于基礎(chǔ)模型中，后來(lái)才通過(guò)指令微調(diào)來(lái)解鎖 （而不是注入）。這主要是因?yàn)?OpenAI 的論文報(bào)告的指令數(shù)據(jù)量大小只有 77K，比預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)少了幾個(gè)數(shù)量級(jí)。其他指令微調(diào)論文進(jìn)一步證明了數(shù)據(jù)集大小對(duì)模型性能的對(duì)比，例如 Chung et al. (2022) 的工作中， Flan-PaLM 的指令微調(diào)僅為預(yù)訓(xùn)練計(jì)算的 0.4%。一般來(lái)說(shuō)，指令數(shù)據(jù)會(huì)顯著少于預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。然而 ，模型的復(fù)雜推理能力可能是在預(yù)訓(xùn)練階段通過(guò)代碼數(shù)據(jù)注入。代碼數(shù)據(jù)集的規(guī)模與上述指令微調(diào)的情況不同。這里的代碼數(shù)據(jù)量足夠大，可以占據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的重要部分（例如，PaLM 有 8% 的代碼訓(xùn)練數(shù)據(jù)）如上所述，在 code-davinci-002 之前的模型 text-davinci-001 大概沒(méi)有在代碼數(shù)據(jù)上面微調(diào)過(guò)，所以它的推理 / 思維鏈能力是非常差的，正如第一版思維鏈論文中所報(bào)告的那樣，有時(shí)甚至比參數(shù)量更小的 code-cushman-001 還差。區(qū)分代碼訓(xùn)練和指令微調(diào)效果的最好方法可能是比較 code-cushman-001、T5 和 FlanT5。因?yàn)樗鼈兙哂邢嗨频哪Ｐ痛笮。?10億 和 120億），相似的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 (C4)，它們最大的區(qū)別就是有沒(méi)有在代碼上訓(xùn)練過(guò) / 有沒(méi)有做過(guò)指令微調(diào)。目前還沒(méi)有這樣的比較。我們把這個(gè)留給未來(lái)的研究。四、text-davinci-003 和 ChatGPT，基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) 的威力

在當(dāng)前階段（2022 年 12 月）， text-davinci-002、text-davinci-003 和 ChatGPT之間幾乎沒(méi)有嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)上的比較 ，主要是因?yàn)椋?/p>text-davinci-003 和 ChatGPT 在撰寫(xiě)本文時(shí)才發(fā)布不到一個(gè)月。ChatGPT 不能通過(guò) OpenAI API 被調(diào)用，所以想要在標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)上測(cè)試它很麻煩。

所以在這些模型之間的比較更多是基于研究社區(qū)的集體經(jīng)驗(yàn) （統(tǒng)計(jì)上不是很?chē)?yán)格）。不過(guò)，我們相信初步的描述性比較仍然可以揭示模型的機(jī)制。

我們首先注意到以下 text-davinci-002，text-davinci-003 和 ChatGPT 之間的比較：

所有三個(gè)模型都經(jīng)過(guò)指令微調(diào)。text-davinci-002 是一個(gè)經(jīng)過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)指令微調(diào) (supervised instruction tuning) 的模型。text-davinci-003 和 ChatGPT 是基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)的指令微調(diào) (Instruction tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback RLHF)。這是它們之間最顯著的區(qū)別。

這意味著大多數(shù)新模型的行為都是 RLHF 的產(chǎn)物。

那么讓我們看看 RLHF 觸發(fā)的能力：

翔實(shí)的回應(yīng)：text-davinci-003 的生成通常比 text-davinci-002長(zhǎng)。ChatGPT 的回應(yīng)則更加冗長(zhǎng)，以至于用戶必須明確要求「用一句話回答我」，才能得到更加簡(jiǎn)潔的回答。這是 RLHF 的直接產(chǎn)物。公正的回應(yīng)：ChatGPT 通常對(duì)涉及多個(gè)實(shí)體利益的事件（例如政治事件）給出非常平衡的回答。這也是RLHF的產(chǎn)物。拒絕不當(dāng)問(wèn)題：這是內(nèi)容過(guò)濾器和由 RLHF 觸發(fā)的模型自身能力的結(jié)合，過(guò)濾器過(guò)濾掉一部分，然后模型再拒絕一部分。拒絕其知識(shí)范圍之外的問(wèn)題：例如，拒絕在2021 年 6 月之后發(fā)生的新事件（因?yàn)樗鼪](méi)在這之后的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練過(guò)）。這是 RLHF 最神奇的部分，因?yàn)樗鼓Ｐ湍軌螂[式地區(qū)分哪些問(wèn)題在其知識(shí)范圍內(nèi)，哪些問(wèn)題不在其知識(shí)范圍內(nèi)。

有兩件事情值得注意：

所有的能力都是模型本來(lái)就有的， 而不是通過(guò)RLHF 注入的。RLHF 的作用是觸發(fā) / 解鎖突現(xiàn)能力。這個(gè)論點(diǎn)主要來(lái)自于數(shù)據(jù)量大小的比較：因?yàn)榕c預(yù)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量相比，RLHF 占用的計(jì)算量 / 數(shù)據(jù)量要少得多。模型知道它不知道什么不是通過(guò)編寫(xiě)規(guī)則來(lái)實(shí)現(xiàn)的， 而是通過(guò)RLHF解鎖的。這是一個(gè)非常令人驚訝的發(fā)現(xiàn)，因?yàn)?RLHF 的最初目標(biāo)是讓模型生成復(fù)合人類期望的回答，這更多是讓模型生成安全的句子，而不是讓模型知道它不知道的內(nèi)容。

幕后發(fā)生的事情可能是：

ChatGPT: 通過(guò)犧牲上下文學(xué)習(xí)的能力換取建模對(duì)話歷史的能力。這是一個(gè)基于經(jīng)驗(yàn)的觀測(cè)結(jié)果，因?yàn)?ChatGPT 似乎不像 text-davinci-003 那樣受到上下文演示的強(qiáng)烈影響。text-davinci-003：恢復(fù)了 text-davinci-002 所犧牲的上下文學(xué)習(xí)能力， 提高零樣本的能力。根據(jù)instructGPT的論文，這是來(lái)自于強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)整階段混入了語(yǔ)言建模的目標(biāo)（而不是 RLHF 本身）。五、總結(jié)當(dāng)前階段 GPT-3.5 的進(jìn)化歷程

到目前為止，我們已經(jīng)仔細(xì)檢查了沿著進(jìn)化樹(shù)出現(xiàn)的所有能力，下表總結(jié)了演化路徑：

我們可以得出結(jié)論：

語(yǔ)言生成能力 + 基礎(chǔ)世界知識(shí) + 上下文學(xué)習(xí)都是來(lái)自于預(yù)訓(xùn)練（davinci）。存儲(chǔ)大量知識(shí)的能力來(lái)自 1750 億的參數(shù)量。遵循指令和泛化到新任務(wù)的能力來(lái)自于擴(kuò)大指令學(xué)習(xí)中指令的數(shù)量（Davinci-instruct-beta)。執(zhí)行復(fù)雜推理的能力很可能來(lái)自于代碼訓(xùn)練（code-davinci-002）。生成中立、客觀的能力、安全和翔實(shí)的答案來(lái)自與人類的對(duì)齊。具體來(lái)說(shuō)：如果是監(jiān)督學(xué)習(xí)版，得到的模型是text-davinci-002。如果是強(qiáng)化學(xué)習(xí)版 (RLHF) ，得到的模型是text-davinci-003。無(wú)論是有監(jiān)督還是 RLHF ，模型在很多任務(wù)的性能都無(wú)法超過(guò) code-davinci-002 ，這種因?yàn)閷?duì)齊而造成性能衰退的現(xiàn)象叫做對(duì)齊稅。對(duì)話能力也來(lái)自于 RLHF（ChatGPT），具體來(lái)說(shuō)它犧牲了上下文學(xué)習(xí)的能力，來(lái)?yè)Q?。航?duì)話歷史。增加對(duì)話信息量。拒絕模型知識(shí)范圍之外的問(wèn)題。六、GPT-3.5 目前不能做什么

雖然GPT-3.5是自然語(yǔ)言處理研究中的重要一步，但它并沒(méi)有完全包含許多研究人員（包括 AI2）設(shè)想的所有理想屬性。以下是GPT-3.5不具備的某些重要屬性：

實(shí)時(shí)改寫(xiě)模型的信念：當(dāng)模型表達(dá)對(duì)某事的信念時(shí)，如果該信念是錯(cuò)誤的，我們可能很難糾正它：我最近遇到的一個(gè)例子是：ChatGPT 堅(jiān)持認(rèn)為 3599 是一個(gè)質(zhì)數(shù)，盡管它承認(rèn) 3599 = 59 * 61。另外，請(qǐng)參閱Reddit上關(guān)于游得最快的海洋哺乳動(dòng)物的例子。然而，模型信念的強(qiáng)度似乎存在不同的層次。一個(gè)例子是即使我告訴它達(dá)斯·維達(dá)（星球大戰(zhàn)電影中的人物）贏得了2020年大選，模型依舊會(huì)認(rèn)為美國(guó)現(xiàn)任總統(tǒng)是拜登。但是如果我將選舉年份改為 2024 年，它就會(huì)認(rèn)為總統(tǒng)是達(dá)斯·維達(dá)是 2026 年的總統(tǒng)。形式推理：GPT-3.5系列不能在數(shù)學(xué)或一階邏輯等形式嚴(yán)格的系統(tǒng)中進(jìn)行推理：在自然語(yǔ)言處理的文獻(xiàn)中，「推理」一詞的定義很多時(shí)候不太明確。但如果我們從模糊性的角度來(lái)看，例如一些問(wèn)題 (a) 非常模棱兩可，沒(méi)有推理；(b) 有點(diǎn)兒邏輯在里面，但有些地方也可以模糊；(c) 非常嚴(yán)謹(jǐn)，不能有任何歧義。那么，模型可以很好地進(jìn)行 (b) 類的帶模糊性的推理，例子有：生成如何做豆腐腦的方法。做豆腐腦的時(shí)候，中間很多步驟模糊一點(diǎn)是可以接受的，比如到底是做咸的還是做甜的。只要整體步驟大致正確，做出來(lái)的豆腐腦兒就能吃。數(shù)學(xué)定理的證明思路。證明思路是用語(yǔ)言表達(dá)的非正式的逐步解法，其中每一步的嚴(yán)格推導(dǎo)可以不用太具體。證明思路經(jīng)常被用到數(shù)學(xué)教學(xué)：只要老師給一個(gè)大致正確的整體步驟，學(xué)生就可以大概明白。然后老師把具體的證明細(xì)節(jié)作為作業(yè)布置給學(xué)生，答案略。GPT-3.5 不能進(jìn)行類型 (c) 的推理（推理不能容忍歧義）。一個(gè)例子是嚴(yán)格的數(shù)學(xué)證明，要求中間步驟中不能跳，不能模糊，不能錯(cuò)。但這種嚴(yán)格推理到底是應(yīng)該讓語(yǔ)言模型做還是讓符號(hào)系統(tǒng)做還有待討論。一個(gè)例子是，與其努力讓 GPT 做三位數(shù)加法，不如直接調(diào) Python。從互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行檢索：GPT-3.5 系列（暫時(shí)）不能直接搜索互聯(lián)網(wǎng)。但是有一篇 WebGPT 論文發(fā)表于2021年12月，里面就讓 GPT 調(diào)用了搜索引擎。所以檢索的能力已經(jīng)在 OpenAI 內(nèi)部進(jìn)行了測(cè)試。這里需要區(qū)分的一點(diǎn)是，GPT-3.5 的兩個(gè)重要但不同的能力是 知識(shí) 和 推理。一般來(lái)說(shuō)，如果我們能夠 將知識(shí)部分卸載到外部的檢索系統(tǒng)，讓語(yǔ)言模型只專注于推理，這就很不錯(cuò)了。因?yàn)椋耗Ｐ偷膬?nèi)部知識(shí)總是在某個(gè)時(shí)間被切斷。模型始終需要最新的知識(shí)來(lái)回答最新的問(wèn)題?；叵胍幌?，我們已經(jīng)討論過(guò) 1750 億的參數(shù)大量用于存儲(chǔ)知識(shí)。如果我們可以將知識(shí)卸載到模型之外，那么模型參數(shù)可能會(huì)大大減少，最終它甚至可以在手機(jī)上運(yùn)行（瘋狂的想法，但 ChatGPT 已經(jīng)足夠科幻了，誰(shuí)知道未來(lái)會(huì)怎樣呢)。七、結(jié)論

在這篇博文中，我們仔細(xì)檢查了GPT-3.5系列的能力范圍，并追溯了它們所有突現(xiàn)能力的來(lái)源。

初代GPT-3模型通過(guò)預(yù)訓(xùn)練獲得生成能力、世界知識(shí)和in-context learning。然后通過(guò)instruction tuning的模型分支獲得了遵循指令和能泛化到?jīng)]有見(jiàn)過(guò)的任務(wù)的能力。經(jīng)過(guò)代碼訓(xùn)練的分支模型則獲得了代碼理解的能力，作為代碼訓(xùn)練的副產(chǎn)品，模型同時(shí)潛在地獲得了復(fù)雜推理的能力。

結(jié)合這兩個(gè)分支，code-davinci-002似乎是具有所有強(qiáng)大能力的最強(qiáng)GPT-3.5模型。接下來(lái)通過(guò)有監(jiān)督的instruction tuning和 RLHF通過(guò)犧牲模型能力換取與人類對(duì)齊，即對(duì)齊稅。RLHF 使模型能夠生成更翔實(shí)和公正的答案，同時(shí)拒絕其知識(shí)范圍之外的問(wèn)題。

我們希望這篇文章能夠幫助提供一個(gè)清晰的GPT評(píng)估圖，并引發(fā)一些關(guān)于語(yǔ)言模型、instruction tuning和code tuning的討論。最重要的是， 我們希望這篇文章可以作為在開(kāi)源社區(qū)內(nèi)復(fù)現(xiàn)GPT-3.5的路線圖。

常見(jiàn)問(wèn)題這篇文章中的這些說(shuō)法更像是假設(shè) (hypothesis) 還是結(jié)論 (conclusion)？復(fù)雜推理的能力來(lái)自于代碼訓(xùn)練是我們傾向于相信的假設(shè)。對(duì)沒(méi)有見(jiàn)過(guò)的任務(wù)泛化能力來(lái)自大規(guī)模指令學(xué)習(xí) 是至少 4 篇論文的結(jié)論。GPT-3.5來(lái)自于其他大型基礎(chǔ)模型，而不是1750億參數(shù)的GPT-3 是有根據(jù)的猜測(cè)。所有這些能力都已經(jīng)存在了，通過(guò)instruction tuning，無(wú)論是有監(jiān)督學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式來(lái)解鎖而不是注入這些能力 是一個(gè)強(qiáng)有力的假設(shè)，強(qiáng)到你不敢不信。主要是因?yàn)閕nstruction tuning數(shù)據(jù)量比預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量少了幾個(gè)數(shù)量級(jí)。結(jié)論 = 許多證據(jù)支持這些說(shuō)法的正確性；假設(shè) = 有正面證據(jù)但不夠有力；有根據(jù)的猜測(cè) = 沒(méi)有確鑿的證據(jù)，但某些因素會(huì)指向這個(gè)方向?yàn)槭裁雌渌Ｐ停ㄈ?OPT 和 BLOOM）沒(méi)有那么強(qiáng)大？OPT大概是因?yàn)橛?xùn)練過(guò)程太不穩(wěn)定。BLOOM的情況則未知。

關(guān)鍵詞： 語(yǔ)言模型 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 推理能力 人工智能