1.自然语言处理发展的7个阶段

序号	阶段	时间	贡献	代表人物
1	起源期	1913-1956	思考使用图灵算法计量模型来描述自然语言，描述词语及词语之间的关系。这一阶段停留在理论层面做探索	图灵、马尔可夫、香农
2	基于规则的形式语言理论期	1957-1970	形式语言理论的提出，开启了学术界对自然语言结构的研究、建模和解析，从而为基于结构与规则的文本识别、生成和翻译开辟了一条康庄大道	诺姆·乔姆斯基、冯志伟
3	基于规则、概率模型和预料库的融合期	1971-1995	隐马尔可夫模型的诞生属于一个里程碑式的重大进展，大大推进了自然语言处理的发展进程。
4	浅层机器学习期	1996-2005	朴素贝叶斯模型等模型弥补传统融合模型方法的不足，展现一定的学习和推理能力，这有助于提高自然语言的综合能力，比如优化文本分类、消除奇艺、增强语义分析、强化情感分析
5	深度学习期	2006-2017	神经网络语言模型能够挖掘到更多隐含信息，多层神经网络能够有效地实现特征工程的自动化，通过逐层初始化的预训练方式解决多层神经网络训练的难题。另一进展是词向量技术和表征方法的提出，提高了文本识别的准确度和精度
6	预训练语言模型期	2018-2021	预驯良模型大大降低了自然语言处理的门槛，让创业公司能轻轻松松的在预训练语言模型的基础上进行优化，并在各个垂直领域的应用中获得良好的效果
7	大模型期	2022-	大模型表现出优异的自然语言生成和推理性能

2.从BERT模型到ChatGPT

2.1BERT模型说明

BERT模型由谷歌于2018年发布，其主要创新点在于提出了预训练的思想，并且使用Transformer的编码器作为模型的基础架构。BERT模型能够解决的实际问题如：语法错误判别、情感分析、语义相近、语义相近评分、问题对语义相近、句子对关系判断、问答、实体识别问题、阅读理解、完形填空。

2.2BERT模型诞生之后行业持续摸索

BERT模型诞生后，由于优秀的性能和开源的特性，其很快应用到各行各业和各类自然语言处理任务中，比如智能客服、语音质检、对话机器人和搜索引擎等，产生了巨大的商业价值。

此时，GPT技术选型嗨处于非主流状态，另外当时行业攻坚克服的方向主要放在自然语言处理上，而非自然语言生成上。

2.3ChatGPT的诞生

与BERT模型相比，ChatGPT在文本生成方面的效果提高十分明显。两者的差异在于BERT模型重点关注的是自然语言处理任务，而ChatGPT重点突破的是自然语言生成任务。

2.3.1InstructGPT模型的构建流程

InstructGPT模型是ChatGPT的孪生兄弟，该模型的构建分为以下3个步骤：

（1）微调GPT-3.0

按照要求收集并标注演示数据，为监督学习做准备。

1）构建Prompt数据集：比如“向小孩解释登月”、“讲讲白雪公主的故事”等

2）对数据集进行标注：主要通过人工进行标注，比如“登月就是去月球”

3）使用标注数据集微调GPT-3：使用监督学习策略对模型进行微调，获得新的模型参数

（2）训练奖励模型

收集训练奖励模型（Reward Model，RM）所需要的比较数据集。标注数据知识对于给定输入用户更偏好哪个输出，依据此进行奖惩，从而训练RM来更好的按照人类偏好进行模型输出。

1）模型预测：用微调过的GPT-3对采样的任务进行预测

2）数据标注，获得比较数据集：对模型预测数据结果按照从好到坏的规则进行标注，获得比较数据集

3）得到RM：用比较数据集作为输入数据训练，得到RM

（3）使用ppo算法更新模型参数

通过强化学习手段，使用PPO算法优化RM，使用RM的输出作为标量奖励，同时使用PPO算法对监督政策进行微调以优化RM。

1）使用PPO算法预测结果：通过强化学习手段，使用PPO算法优化GPT-3并构建新的生成函数，然后输入采样的Prompt数据集，获得模型输出

2）使用RM打分：使用第二步训练好的RM给模型输出进行打分，获得Reward（奖励）打分数据

3）更新模型参数：根据Reward打分数据来更新模型参数

模型构建的第二步和第三步可以循环操作，只需要收集关于当前最佳策略的更多比较数据集，用于训练心得RM，然后使用PPO算法训练新的策略

从以上的InstructGPT的构建流程和方法介绍中可以看到，InstructGPT的构建流程相对简单，并没有涉及特别复杂的方法论和技术，也没有涉及很多原创的理论，更多的是站在巨人肩膀上的工程实践方面的创新

2.3.2ChatGPT和InstructGPT的差异

通过对话形式，ChatGPT能够回答问题、承认错误、对模糊的需求进行询问、质疑不正确的前提和拒绝不适当的请求等。ChatGPT是InstructGPT的兄弟模型，被训练为在提示中遵循指令并输出反馈结果。

模型	InstructGPT	ChatGPT
底座模型	GPT-3.0	GPT-3.5
数据集	指令数据集	人工交互标注数据+指令数据集，最后转化为对话数据集
应用场景	更适合指令型文本生成任务	更适合对话型文本生成任务
推理能力	中	较强
代码生成能力	弱	较强
泛化能力	中等	较强