李宏毅-2023春机器学习 ML2023 SPRING-学习笔记：2/24 正确认识chatGPT_李宏毅2023gpt

2/24 正确认识chatGPT

常见误解

1. 给出的回答不是已经准备好的（罐头回应×）
2. 不是网络上搜索得出的答案（甚至有很多幻想出来的答案）
   

预训练

• chatGPT：chat Generative Pre-trained TRansformer
• 关键技术：Pre-train（预训练）=Self supervised Leaarning（自督导式学习）【Foundation Model基石模型】
• GTP-3的训练数据大小：570GB
  
  

ChatGPT带来的研究问题

1. 如何精准提出需求？
   目前使用的方法：Prompting
   创新点：有没有比人工尝试更加系统性的方法？
2. 如何更正错误？
   目前没有较好的解决方法
   创新点：新研究题目Neural Editing
3. 侦测AI生成的物件
4. 泄露秘密、隐私信息
   创新点：新的研究题目：Machine Unlearning

文字冒险游戏

chatGPT（可能）是怎么练成的

• chatGPT的“兄弟”：InstructGPT，论文地址:https://arxiv.org/abs/2203.02155

• chatGPT学习四阶段

  1. 学习文字接龙
     不需要人工标注，在网络上收集语句，对输入句子（字）后面可以接的字进行概率统计，每次输出高概率的字（每一次输出都不同）

  2. 人类老师引导文字接龙方向
     人来思考问题，并人工提供答案（不需要很多，目的只是为了让GPT知道人们希望得到的答案）

  3. 模仿人类老师的喜好
     训练Teacher Model让希望输出的答案的“分数”大于其他输出
     

  4. 用增强式学习向模拟老师学习
     
     
     总结

Predicting Pokémon CP

• 背景：预测宝可梦升级后的CP值（战斗力）
• Regression使用实例：Stock Market Forecast、Self-driving Car、Recommendation

Step1：Model
f（宝可梦(x)）=升级后的CP值(y)
Step2：Goodness of Function

p.s. y1 head：“戴帽子”表示正确输出值
收集十组数据（10 pokemons）作为Training Data（后面会用另外的十组作为Testing Data）

设置Loss function L，目的：用来评估function的优劣（越大越差）

Step3：Best Function
使用Gradient Descent寻找最优解（Loss函数的最小值）
当只有一个参数时

注意：

1. 寻找最小值，当导数为负时应增大w值（向右走），故为减号
2. η：learning rate学习率，手调
3. 可能调入局部最优解，而非全局最优解

两个参数时–>求偏微分

梯度下降的方法要考虑掉入局部解的情况，但本次的问题不用担心

求偏微分的公式如下：

开始求解（通过比较Loss值，寻找最优的Model）
分别计算training data和testing data的average error
一次函数拟合：training error=31.9，testing error=35

二次函数拟合：training error=15.4，testing error=18.4

三次函数拟合：training error=15.3，testing error=18.1

四次函数拟合：training error=14.9，testing error=28.8

五次函数拟合：training error=12.8，testing error=232.1

综上：越复杂的Model并不能得出更好的表现，这种现象称为Overfitting，所以在选择Model时并非越复杂越好，而是要选择合适的。

上述只收集了十组数据，当收集更多的数据，会发现预测CP值不能只根据进化前的CP值，而和Pokemon的物种有很大的关系（乐

返回step1，重新设计model

表示为Linear model


按照种类分别用一次函数拟合：training error=3.8，testing error=14.3

其余还可以考虑的影响参数：weight、height、HP……
考虑一个“最复杂的model”

training error=1.9，testing error=102.3
结果显示Overfitting，但我们不同意这个结果，于是我们重新定义Loss函数！
返回step2，使用Regularization，使Loss函数更加平滑（对输入不敏感）

注意：不考虑b(bias)；λ：手调

Pokemon classification

• 常见classification应用：credit scoring、medical diagnosis、handwritten character recognition、face recognition
• 背景：宝可梦属性分类（简单化问题：分类水系与一般系）
  

将宝可梦“数字化”，可以包括：total、HP、Attack、Defense、SP Atk、SP Def、Speed……的数值
如何分类？
法一：二分法，将其化为regression问题

法二：一种理想的方法

法三：Generative Model生成模型

Training data：ID<400的宝可梦，水系79只，一般系61只
画出水系宝可梦defense（防御力）与SP defense（特殊防御力）的分布图


水系这79个点的Defense 和 SP Defense形成一个高斯分布

Gaussian Distribution高斯分布

相同的μ，不同matrix：机率分布最高点不同，分布离散程度相同

相同的matrix，不同μ：机率分布最高点相同，分布离散程度不同

如何寻找μ与matrix(Σ)？
使用Maximum Likelihood

μ与Σ：最有可能产生79（61）个点函数的参数
计算公式如下

将水系分布与普通系分布带入公式

对每个点进行计算

并设定分类标准

划分结果如下

将结果应用到testing data，只有47%的正确率
如果使用全部的7个feature（从二维到7维），也依旧只有54%的正确率
结果不好，修正模型！
两组分布使用同样的matrix不同的μ（目的：减少参数）

继续画出图像，得出一条线性边界

当考虑全部7个features，正确率上升至73%
回顾General Model

对于样本分布不一定要选择高斯分布，例如如果是二值分布，我们可以假设符合伯努利分布，具体应用中要根据样本特点具体而定。
如果我们假设所有的dimension之间是相互独立，那我们可以认为结果服从Navie Bayes Classifier（朴素贝叶斯分类器）
进一步分析如下

Sigmoid函数：一种激活函数，又称 Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，可以用来做二分类。
（数学警告！）

（警告结束）

最核心的问题还是怎么去寻找合适的w和b（下一节中介绍）

Logistic Regression

如果你没有弄清楚linear regression与logistics regression的区别，以及我们现在为什么要使用logistics Regression而非linear regression，你可以去看这个：https://blog.csdn.net/Yemiekai/article/details/119081873
（其实是我自己不清楚orz，下面的图片是我根据这篇文章做的笔记，可以参考XD）

（笔记结束，让我们回到李宏毅老师的ML课程orz）