文献类型：期刊文章

作　　者：秦涛[1] 杜尚恒[1] 常元元[1] 王晨旭[1]

QIN Tao;DU Shangheng;CHANG Yuanyuan;WANG Chenxu(MOE Key Lab for Intelligent and Network Security,Xi’an Jiaotong University,Xi’an 710049,China)

机构地区：[1]西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室,西安710049

出　　处：《西安交通大学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(62172324);陕西省重点研发计划资助项目(2023-YBGY-269,2022QCY-LL-33HZ)。

年　　份：2024

卷　　号：58

期　　号：1

起止页码：1-12

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2023、CSCD、CSCD2023_2024、EAPJ、EI、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：ChatGPT是自然语言处理领域的一项重要技术突破,专注于对话生成任务,在多种任务中表现出卓越的性能。主要探讨ChatGPT的演变历程、关键技术,并分析了其未来可能的发展方向。首先,介绍了ChatGPT的模型架构和技术演进过程。随后,重点讨论了ChatGPT的关键技术,包括提示学习与指令微调、思维链、人类反馈强化学习。然后,分析了由于基于概率生成原理所造成的固有局限,包括事实性错误、垂直领域深度性弱、潜在的恶意应用风险、可解释性及模型实时性差等。最后,探讨了其在典型应用中存在的问题和相应的解决途径,包括在训练评估过程中考虑道德和安全性因素,以降低潜在风险;结合外部专家知识和迁移学习,以提高模型对特定领域的理解能力,更好地适应特定任务场景;引入多模态数据,以提高模型信息理解能力,增强模型通用性和泛化性。通过对ChatGPT模型框架、技术演变与关键技术的分析,为深入理解ChatGPT提供帮助;结合原理分析其固有缺陷,并结合实际应用中存在的问题,挖掘未来可能的研究方向,为自然语言处理领域的深入研究提供有益参考。

关 键 词：ChatGPT模型架构  概率生成  强化学习  迁移学习  

分 类 号：TP391.9]