魚羊 克雷西 發(fā)自 凹非寺

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ChatGPT產品打造的細節(jié)，現在OpenAI自己交了個底。

并且這波干貨分享真是信息量滿滿，包括但不限于：

• ChatGPT背后的產品和研發(fā)團隊如何協作
• 大模型應用如何從原型走向成熟
• OpenAI如何優(yōu)化大模型性能
  ……

以上信息，依然來自今年的新晉“科技春晚”——OpenAI開發(fā)者日。

除了奧特曼驚艷全球的開幕演講，當天還有更多分組討論，視頻也陸續(xù)被官方上傳到了油管。

而這也算得上是OpenAI驚天抓馬之前，其團隊“內幕”的一次展示。

值得借鑒學習之處，我們已經整理好筆記，一起來看~

產品與研究團隊合作“前所未有”

把時間拉回到2022年10月，OpenAI的研究團隊和產品團隊開始圍繞一個idea進行討論：為他們的基礎大模型，制作一個對話界面。

彼時還處在ChatGPT的早期階段，但研究團隊和產品團隊的緊密協作已然開始，它們之間相互的影響程度更是獨樹一幟。

或許這種團隊合作模式，可以成為其他公司參考借鑒的樣本。

用OpenAI模型行為產品負責人Joanne Jang的話說：

在OpenAI，研究團隊和產品團隊之間的相互影響，在業(yè)內已經達到了前所未有的程度。

ChatGPT本身，就是最明顯的例子。

OpenAI Post-Training團隊負責人Barret Zoph和Joanne共同分享了兩支團隊在ChatGPT開發(fā)和完善過程中的一些協作細節(jié)。

Barret團隊的主要職責，是在模型能力被加入到ChatGPT和API之前，對其進行調整。具體來說，ChatGPT后期增加的聯網、分析文件等功能，都是由Post-Training團隊負責的。

Barret重點提到的是，正是產品團隊的種種設計，讓研究團隊能夠及時get到什么樣的模型響應，對于現實世界中的用戶和開發(fā)人員是真正有用的。

比如ChatGPT的點贊點踩按鈕，就給研究本身帶來了很多價值：

我們可以根據這樣的反饋調整正在做的事情，了解哪些工作做得好，哪些做得不好，這樣一來，我們就能讓模型響應越來越適合用戶。

在研究中，我們通常用離線評估指標和基準去衡量模型的進展，但有時候這并非人們真正使用模型的方式。產品團隊的幫助，使得我們能夠確保自己正走在構建通用、強大系統(tǒng)的方向上。

而站在產品團隊的角度，Joanne同樣認為，OpenAI產品經理扮演的角色有獨特之處：

首先，在OpenAI做產品的目標不是收入、參與度、增長等傳統(tǒng)產品指標，而是打造造福全人類的通用人工智能。

其次，OpenAI的產品經理往往是從技術而非用戶問題的角度出發(fā)，去設計產品功能的。

最后，OpenAI研究團隊和產品團隊相互影響的程度非常之高，在業(yè)內可以說達到了前所未有的程度。

還是以ChatGPT誕生的過程為例。從GPT-3，到InstructGPT，再到ChatGPT，研究團隊發(fā)現，直接在多輪對話上訓練模型，能讓教導模型新的行為這件事變得更加有效。

而具體教導（設計）模型行為的工作，就是靠產品團隊來參與完成的：比如說，當用戶告訴ChatGPT“你現在是一只貓”，ChatGPT應該表現出怎樣的默認行為？

產品團隊對此進行了大量的實驗，以找出適合大多數用戶的默認模式。

（p.s. 不過Joanne也提到，對于用戶而言，最好的模型是個性化的模型，這也是他們對未來大模型發(fā)展方向的預判之一。）

非線性策略優(yōu)化大模型性能

講完協同“內幕”，再來看技術細節(jié)。

在開發(fā)者日上，OpenAI的技術人員分享了GPT-4中使用的大模型優(yōu)化技術。

劃重點就是，采用非線性策略，具體包括兩個維度和四個象限。

OpenAI提出了一個多層次的非線性優(yōu)化框架，涉及到了提示工程、搜索增強生成（RAG）和微調這三種技術。

傳統(tǒng)的模型優(yōu)化方式往往以線性方式運用這三項技術，在OpenAI看來這種模式無法解決“真正需要解決的問題”。

OpenAI認為，大模型表現優(yōu)化分為兩個維度，一個是其本身的表現，一個是上下文。

根據這兩個維度需求程度的不同，就形成了四個象限。

具體來說，這兩個優(yōu)化方向的起點都是提示工程，但接下來要用RAG還是微調（或兩者兼用）則需要根據實際情況來選擇。

通過詳細比較這三項技術各自的優(yōu)勢，OpenAI的兩名技術人員分別做了具體解釋。

首先是提示工程，它被看作大模型優(yōu)化的起始點，通過設計提示詞來增強模型性能，可以測試和快速迭代。

具體的策略包括，將提示詞設計得更清晰、將復雜任務拆解，以及提供示例文本或調用外部工具等。

但對于讓模型學習新信息，或者復刻一種復雜的方法（如學習新的編程語言），則超出了提示工程的能力范疇。

此外，任務的細化也會帶來token的增加，所以提示工程對于減少token消耗來說也是不利的。

RAG和微調解決的問題則存在一些相似之處，二者的主要區(qū)別在于，RAG更適用于讓模型從給定信息中獲取答案（短期記憶），而微調的重點是模型的長期記憶。

RAG的核心優(yōu)勢是利用知識庫為模型提供上下文信息，從而減少模型幻覺。

但是這種知識信息通常局限于十分具體的領域，但對于寬泛的領域（如“法律”“醫(yī)學”等）作用并不明顯。

同時，提供大量上下文信息會帶來比提示工程更多的token消耗，對節(jié)約token同樣不利。

此外，過度應用RAG也有可能帶來反效果，比如有用戶要求GPT只利用文檔中的信息，然后發(fā)現模型出現了“幻覺”。

但事后分析發(fā)現，這并非是模型的幻覺現象，而是用戶提供的信息本身就存在錯誤。

而微調則是通過在小數據集上訓練模型，來提高性能和效率，或者修改輸出結構。

相比RAG，微調更側重于強調模型已有的知識，并提供復雜的任務指導，對于學習新知識或迭代到新用例則不是好的選擇。

總結下來就是，基于這些策略的特點和使用領域，根據實際需求有的放矢地選擇優(yōu)化策略。

這也是OpenAI調教GPT-4的法寶，具體到應用層面，OpenAI也為一眾創(chuàng)業(yè)者獻上了一份大禮。

為創(chuàng)業(yè)者送上“大禮包”

OpenAI工程負責人和Applied團隊成員分享了如何將基于OpenAI模型搭建的應用從原型走向完整產品。

如果你也有興趣基于OpenAI的API搞一些應用創(chuàng)新，以下是官方分享的一些工程實踐經驗：

第一，打造以人為本的用戶體驗，即減少模型不確定性，增強模型的安全性和可控性。

第二，提供一致性體驗。比如利用知識庫等工具來減少模型的不一致性。工程師們提到，OpenAI通過控制seed來控制結果的可重現性，并且提供了當前系統(tǒng)的“指紋”來代表整個系統(tǒng)的狀態(tài)。

第三，重視性能評估。并且OpenAI發(fā)現，用大模型來代替人工進行性能評估效果顯著。

第四，管理延遲和成本。主要策略有兩種：首先是加入語義緩存，來減少真實API的訪問；其次是使用更便宜的模型，比如不直接使用GPT-4，而是用GPT-4的輸出來微調GPT-3.5 Turbo。

而具體到產品更新，新版API也值得關注，OpenAI的廣告詞是可以“在開發(fā)的應用中直接構建世界級的助手”。

新版API支持調用代碼解釋器和外部知識，OpenAI的API工程主管Michelle進行了現場演示。

此外，在函數（第三方API）調用方面也進行了改進，新增了JSON輸出模式，并允許同時調用多個函數。

One More Thing

順便提一嘴，開發(fā)者大會的開幕式上，OpenAI現場給每個人發(fā)放了500美元的賬戶余額，讓線下觀眾紛紛投來羨慕的目光。

不過實際上他們只賺了50，因為還要花450美元買門票。

按照最新的定價，50美元可以通過API處理500萬輸入token或166.6萬輸出token。

那么，今日份的干貨筆記就分享到這里了，想了解更多詳細內容，可以到官方回放中一睹為快。

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