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作者：秦涛;杜尚恒;常元元;王晨旭;
单位：西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室;
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
基金资助：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)
