前言
“读书破万卷，下笔如有神。”这大概描述的就是最近在全球圈粉无数的ChatGPT了。
如果你只把它看做是一个普通的聊天机器人，那么你太低估它了。你是否能意识到它的强大之处，即当你在与它交谈时，如果你不知道对方是人还是机器，而在5分钟内仍然无法确定，那么这个聊天机器人已经达到了很高的水平。
ChatGPT对其他聊天机器人实现了“降维打击”，因为它能够深刻理解问题并对其加以消化，自动联系上下文语境，从而给出清晰且合理的答案。这使得ChatGPT能够真正地理解人类。因此，拥有了“心智”的ChatGPT能够碾压式地打败其他聊天机器人，这也是它成为AI“顶流”的原因之一。
ChatGPT强大的功能如何实现的？
ChatGPT的前身是GPT3模型，该模型拥有1750亿个参数，经过海量的数据训练，已经能够出色地实现聊天、写作等功能。此次发布的ChatGPT最重要的技术进步是引入了全新的模型训练方法：基于人工反馈的强化学习方法（RLHF）。该方法通过在大数据预训练下加强人类反馈，通过奖励模型让微调更具效率和针对性，使得ChatGPT生成内容的范围、有效性和准确度都有了大幅提升。这一技术也有效提升了通用人工智能系统与人类意图对齐的能力。
ChatGPT的模型通过这种人类反馈强化学习来“自我完善”。这个过程中，模型首先在大数据集上进行预训练，再与专业的人工智能训练师进行交互，专业的标注人员会对ChatGPT生成的回答进行标注、评估和反馈，给出一个针对回答的分数或者标签，这些标注数据可以作为强化学习过程中的“奖励函数”来指导ChatGPT的参数调整，以帮助模型进行强化学习和不断优化。通过这种方式，模型能够逐步学习到人类习惯的语言表达方式，从而生成更加符合人类期望的回答。
简单来说，ChatGPT功能的强大之处在于它可以根据人工标注的反馈结果不断地调整自身的模型，以便更好地适应人类的语言表达方式和需求。因此，这些标注数据的质量和准确性对于训练ChatGPT的效果至关重要。
对数据标注行业的影响
在大模型时代，AI建设的各种基础设施都需要为拥抱大模型做好准备，以标注行业为例，服务大模型的首要任务是提供适合的标注工具和面向不同行业的专业人工智能训练师，随着大模型能力的不断提升，未来很多NLP的任务不再需要很多子任务的小模型组合来完成，只需要提供端到端的训练数据即可，这将是标注需求的一次革新。
另外，从InstructGPT的实验发现，随着模型参数量的增加，模型性能均得到不同程度的提高。但值得注意的是，通过强化学习（PPO）生成的模型，比100倍参数规模无监督的GPT模型效果更好，也说明了有监督的标注数据是大模型应用成功的关键之一，标注数据贵不在数量而在质量。
以往的预训练模型都是为了减少监督学习对高质量标注数据的依赖，而ChatGPT是在GPT3.5大规模语言模型的基础上，又开始依托于大量的人工标注数据，从而实现对人类指令的精准理解，从这层面不难看出，人工智能的发展仍然离不开数据标注产业链的支持。
为了提高ChatGPT模型的训练效果，其研发团队非常注重数据的质量和多样性。他们特别聘请了近百人的数据标注团队，精心设计了数据的多样性和标注体系。尽管ChatGPT通过使用人工反馈的强化学习方法减少了参数量，但是由于数据的质量和多样性得到了保证，所以在训练过程中仍能发挥出更好的效果。对于提供MLOps工具或数据标注服务供应商来说，高质高效产生多样化的训练数据非常重要。
大模型的发展在 ChatGPT 上实现了革命性的突破。同时，也形成了新的“大模型+RLHF”的范式，这意味着文本类的标注数据在很长一段时间仍将发挥重要的作用，以改善无监督模型的局限性。如果 RLHF 成为通往人工通用智能持续的技术路径，标注需求会朝着更加专业化、数量要求下降、质量要求上升的趋势发展。尤其是配合大语言模型训练的多轮对话数据标注的需求将会明显增多，主要用来训练和评估大语言模型对话系统的性能，提高模型在对话理解和生成方面能力。
大型语言模型训练标注能力
倍赛科技研发的数据标注平台集成了文本类标注所需的各种工具集，可完全满足针对大型语言模型训练的标注需求。在对类似ChatGPT的大型语言模型训练时，通常需要结合三种类型的标注数据：问答语料标注、多轮对话标注和强化学习标注。
首先是问答语料标注，一般就是给定一个问题，然后标注人员需要给出一个符合语境、准确回答该问题的答案。这种标注数据用于训练基于监督学习的模型。
其次是多轮对话标注，一般是由标注人员模拟多轮对话场景来完成标注工作。这种方法可以让标注数据更贴近真实对话情境，提高标注数据的质量和实用性。
最后是强化学习标注，在强化学习训练中，模型会输出多个可能的答案，标注员需要对模型提供的答案进行评分，给出一个指示答案好坏的分数，然后根据分数进行排序，将最高分数的答案作为模型的选择。
强化学习标注的过程需要通过人类反馈不断迭代和优化，使得模型能够不断学习和提升性能。因此，在实际应用中，需要将强化学习标注与问答语料标注和多轮对话标注相结合，共同对模型进行训练和优化。
倍赛科技不仅能提供大语言模型所需的复杂多样性标注数据，还会对标注数据质量进行把控，只有通过严谨的标注流程，才能为ChatGPT这样的大型语言模型提供高质量的训练数据。
倍赛科技一直致力于构建全球化AI赋能的Data-Centric MLOps软件基础设施，包括从数据标注、AI数据管理到模型训练的全生命周期AI软件和服务体系。倍赛科技会紧跟AI前沿技术，不断打磨和完善产品功能，以支持处理多场景、高量级、精细化的数据标注需求，为客户提供最优质的数据标注服务和训练数据。