预训练模型与ChatGPT：怎么提高机器人的自然语言生成能力？

自然语言生成(NLG)计算机程序是现代人工智能技术的重要方向之一。机器生成的文本不但可以用于问答系统、智能客服、自动翻译、自动摘要、文本生成等多个利用场景，而且能够让计算机有更好的交互方式。但是，对机器人而言，生成质量的好坏直接影响了用户的体验。为了实现更自然、流畅、准确的语言输出，预训练模型成了研究的热门之一 。在预训练模型中，GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列居于领先地位，特别是ChatGPT，现在已是NLG的“必备武器”之一。

预训练模型

预训练模型是一种能够从大量文本中学习并能够完成下游任务的神经网络模型。由于具有大范围的语言数据集，预训练模型能够学习到更多的语言知识和语境信息，从而能够提高低游任务的准确性和效力。预训练模型通常有两种：

1. 语言模型（Language Model, LM）

它通过学习语言在词序列上的几率散布来预测下一个词。LM通常被用于为其他任务提供输入特点或将其作为初始化模型。在自然语言处理中，最经常使用的一种是基于循环神经网络（RNN）的语言模型，如Long Short-Term Memory（LSTM）或Gated Recurrent Units（GRU）。

2. 无监督预训练模型

它是一种基于大范围原始文本语料库的无监督学习方法。其中BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformer）和GPT⑵是现在在NLP领域最流行的两种无监督预训练模型。

ChatGPT

在众多的预训练模型中，GPT系列的表现尤其出色。GPT⑴是2018年发布的首个版本，取得了较好的语言生成结果。GPT⑵通过增加模型的宽度和深度，扩大了模型训练的范围并且取得了更好的生成效果，通过适当的输入修改生成的语言风格，不但可以满足对话式文本生成的要求，还可以在机器翻译、文本推断、语言推理等方面得到利用。但ChatGPT则是专为对话式自然语言生成设计的。ChatGPT通过对知名对话数据集Fine-tuning后，可以生成更自然、流畅、准确的语言，且在面对开放式问题时有着更好的适应性，这使得它可以被广泛地利用于智能客服、社交媒体、金融等多个领域。

ChatGPT的性能和可利用性，得益于其改进的预训练方案和生成模型。在预训练方面，通过在语言模型的基础上增加task-specific语言建模的训练，预测下一个句子的同时，还会针对在社交聊天、FAQ、电子邮件等场景下的语言生成做特定处理。生成模型方面，ChatGPT采取了Nucleus Sampling的机制，这类策略不但解决了传统的随机采样方式会产生许多无意义、重复、歧义和不可预测的问题，还可以适当调剂生成结果的多样性和可信度，从而能够更好地满足区别场景中的要求。

ChatGPT的利用

从Chatbot到智能客服、从个性化推荐到问答系统，NLG技术已广泛利用于各个领域，让摹拟人类思惟和语言输出成了可能。ChatGPT作为一款优秀的 NLG 工具，具有以下优秀的性能和利用：

1. 自然度高: ChatGPT可以很好地摹拟人类语言，实现高质量的自然语言生成，生成的对话信息质量较高，通顺易懂，更能满足人们对自然度和亲和力的要求。

2. 社交媒体: 对社交媒体平台，ChatGPT具有很好的适配性。它可以利用用户的文字输入，用户行动等信息生成更加符合情感传递，富有联贯性的文本。

3. 电子邮箱: 电子邮箱多是人们最频繁使用的通讯工具之一。利用ChatGPT可以生成出更准确，友好的电子邮件回复，解决了普通预置的浅层次生成结果难以满足复杂邮件场景的问题。

4. 金融利用: 在金融领域中，ChatGPT可以帮助客户自动化地完成银行卡交易，投资管理等事务处理，并且少有出错。同时ChatGPT对内在数据战略的发掘也非常有效，在客户信用评估等领域展现出广阔的利用前景。

结论

预训练模型与ChatGPT都是当前NLG领域的研究热门，其强大的自然语言生成能力已得到了广泛的认可和利用。随着技术的不断进步，预训练模型和ChatGPT将具有更多的利用场景。在未来，预训练模型的技术仍有很大的发展空间，我们可以期待看到更多类似ChatGPT这样的好的预训练模型相继诞生，让NLG技术更好地服务于生活和社会。