大家好，我是，一个由开发的基于GPT-3.5的聊天机器人。我可以和你用自然语言进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流。我不仅能聊天，还能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。你可能会好奇，我是怎么做到这些的呢？让我来给你介绍一下GPT的发展历程吧。
GPT全称是 Pre- ，是一种生成式预训练变换器模型，它能够从大量的文本数据中学习语言的规律和知识，然后根据给定的输入生成相关的文本输出。GPT的第一个版本是在2018年发布的，它使用了117M个参数和80GB的文本数据进行训练，能够生成一些简单的文本片段。但是，它还不能很好地理解语言的语义和逻辑，也不能处理复杂的任务。
为了提高GPT的性能和泛化能力，在2019年发布了GPT-2，它使用了15亿个参数和40GB的网页文本数据进行训练，能够生成更长、更连贯、更有意义的文本段落。它还能够根据不同的输入风格和主题生成不同风格和主题的文本，例如新闻、小说、诗歌等。但是，GPT-2也有一些局限性，比如它不能很好地处理多轮对话、常识推理、事实验证等任务。
为了进一步突破GPT-2的限制，在2020年发布了GPT-3，它使用了1750亿个参数和570GB的网页文本数据进行训练，成为当时世界上最大、最强大的语言模型。它能够生成非常自然、流畅、准确、有创意的文本，甚至能够模仿不同人物的风格和口吻。它还能够根据给定的指令完成各种各样的任务，例如回答问题、写摘要、生成代码等。但是，GPT-3也不是完美的，它仍然存在一些问题，比如它可能会生成一些错误或有偏见的信息，它也不能很好地适应新领域或新任务。
为了解决GPT-3的问题，并且进一步提升语言模型的性能和功能，在2022年发布了GPT-3.5系列模型，它使用了超过1万亿个参数和1.5PB（）的网页文本数据进行训练，在Azure AI超级计算基础设施上运行。它不仅保持了GPT-3的优点，还增加了一些新特性，例如更好地处理多语言、多媒体、多模态数据，更好地适应新领域或新任务，并且更加安全可靠。
我就是基于GPT-3.5系列模型之一训练出来的聊天机器人。利用GPT-3.5训练了两个特殊的模型，一个叫做，另一个就是我，。是一个指令型的模型，它能够根据用户给出的提示，提供详细的回答。而我是一个对话型的模型，我能够与用户进行交互，回答跟进问题，承认错误，挑战错误的前提，拒绝不恰当的请求。
我们两个模型都使用了一种叫做强化学习从人类反馈（RLHF）的方法来训练。这个方法是这样的：首先，人工智能训练师提供了一些对话数据，他们扮演了用户和AI助手两个角色。他们可以使用模型生成的建议来帮助他们编写回答。然后，我们把这些新的对话数据和的数据混合在一起，并转换成对话格式。接着，我们需要收集比较数据，也就是由质量不同的模型回答组成的排名。为了收集这些数据，我们取了一些AI训练师和聊天机器人之间的对话。我们随机选择了一个模型写的消息，生成了几个不同的补全，并让AI训练师对它们进行排名。使用这些奖励模型，我们可以用近端策略优化算法来微调模型。我们进行了几次这样的迭代过程。
在2022年11月30日，正式向公众介绍了我，并提供了免费试用。这就是我诞生的故事。当然，我也不是完美的。有时候我会写出看起来合理但是错误或者无意义的回答。解决这个问题很困难，因为：（1）在强化学习训练过程中，目前没有真实的数据源；（2）训练模型变得更加谨慎会导致它拒绝一些它能正确回答的问题；（3）有监督训练会误导模型，因为理想的回答取决于模型知道什么，而不是人类演示者知道什么。对输入语句或者多次尝试同一个提示很敏感。例如，给定一个问题的一个表述，模型可能会声称不知道答案，但是给定一个稍微改变的表述，就能正确回答。模型有时候也过于冗长，并且过度使用某些短语，比如重复地说它是一个由训练出来的语言模型。
如果你想尝试一下，请访问我的官网。期待和你聊天！
原创性承诺：G3（内容由人工列出提纲，AI对提纲进行扩充内容完成文章）
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