ChatGPT是一种基于transformer架构的大范围生成式预训练模型。它在自然语言处理领域中有着突出的地位，由于它在许多NLP任务，如文本生成、文本分类、问答系统等方面都有着出色的表现。本文将探讨一种在ChatGPT技术线路上结合强化学习实现智能问答系统的方法。

强化学习是一种能够让系统在动态环境中自主学习的方法，它的核心在于将动作与环境反馈结合起来。就像我们在玩视频游戏时一样，我们需要根据游戏中出现的区别情况来肯定下一步的操作，以便更好地完成游戏内容。类似地，在智能问答系统中，我们需要让ChatGPT模型能够根据所得到的反馈不断改进自己的答案，以尽量地减少毛病率。

下面我们将从三个部份来介绍如何结合强化学习和ChatGPT实现智能问答系统：

一、数据集的搜集与处理：

在建立任何问答系统之前，我们一定要首先搜集需要回答的问题和它们的答案。这样才能有足够的数据来训练我们的系统，这个数据集可以由人工标注、爬虫或其他工具生成。接下来，我们需要对数据进行预处理，包括但不限于：数据清洗、分词、去除停用词等。

二、强化学习算法的选择和调参：

在跑强化学习算法之前，我们需要选择最合适当前数据集和任务的算法，并对超参数进行适当的调剂。一般来讲，我们可以选择Q-learning或SARSA两种主流的强化学习算法进行实验。这些算法可以根据我们的反馈来调剂系统的行动。

三、强化学习与ChatGPT的结合：

ChatGPT以自回归的情势生成输出，但不能保证生成的所有单词和短语都精准无误。为了解决这个问题，我们可以以强化学习为基础，将聊天进程转化为一个马尔可夫决策进程(MDP)。我们可以定义状态、行动和回报：是系统收到的消息和全部对话的上下文；是系统所选定的下一个词或短语；而是根据“好的”回答得分进行的。ChatGPT可以通过强化学习算法自动更正答案，这可以明显提高chatbot的表现，并使对话更加流畅自然。

综上所述，本文介绍了一种结合强化学习和ChatGPT技术的智能问答系统方法。我们可以通过强化学习算法来更好地管理ChatGPT生成的答案，进而提高智能问答系统的整体性能。