Chatgpt告诉你的15个区块链核心概念
小编总是为错过圈内机会发愁，于是就问chatgpt区块链有哪些核心概念。以下是Chatgpt给出的答案，怕错过的你一起看过来吧！
智能合约（Smart Contract）：是一种可自动执行的计算机程序，能够在区块链上运行，实现自动化和去中心化的协议执行。加密货币（Cryptocurrency）：是基于区块链技术发行的数字货币，其具有去中心化、安全性高、匿名性等特点。去中心化金融（DeFi）：指的是基于区块链技术构建的金融系统，通过智能合约实现无需中心化机构的金融服务。区块链互操作性（Blockchain Interoperability）：是指不同区块链系统之间互相连接和通信的能力，可以实现跨链交易和数据共享。零知识证明（Zero-Knowledge Proof，ZKP）：是一种密码学技术，可以在不暴露私密信息的前提下，证明某些事实的真实性，增强区块链的安全性和隐私性。区块链扩容技术（Blockchain Scalability）：是指提高区块链网络的处理能力和吞吐量的技术，包括分片技术、侧链技术、闪电网络等。中心化稳定币（Centralized Stablecoin）：是一种以法币等资产为支撑的加密货币，其价值相对稳定，可用于跨链交易和价值储存。去中心化身份（Decentralized Identity）：是指基于区块链技术构建的身份认证系统，用户可自主掌控自己的身份信息，提高安全性和隐私性。去中心化存储（Decentralized Storage）：是指利用区块链技术实现的分布式存储系统，使数据不依赖于任何中心化机构存储和共享。联盟链（Consortium Blockchain）：是指仅有授权用户可参与验证交易的区块链系统，具有一定的去中心化程度。隐私保护（Privacy-Preserving）：是指在区块链上保护用户隐私的技术，包括零知识证明、同态加密等。原子交换（Atomic Swap）：是指在不需要第三方中介的情况下，两个不同的区块链网络之间直接进行资产交换的技术。区块链治理（Blockchain Governance）：是指区块链生态系统内的治理结构和规则，包括共识机制、治理流程、决策层级等。区块链监管（Blockchain Regulation）：是指政府和监管机构对区块链技术和应用的监管和政策制定。区块链游戏（Blockchain Games）：是指利用区块链技术实现的游戏系统，实现了游戏物品和资产的真正所有权和交易自由。
ChatGPT是由OpenAl公司研发的一种自然语言处理技术，是目前最先进的Al文本生成技术之一。它的工作原理是通过深度学习，自动学习大量的语言数据，以此生成文章、段落、甚至单词和句子。ChatGPT的独特之处在于，它能够生成高质量的文本内容，其语言表达与人类写作非常接近，甚至有时难以分辨真假。
它可以快速生成高质量的文章，让用户省去了大量的写作时间和精力。可以为用户创作具有针对性的文章，根据用户提供的关键词和主题进行生成。此外，还支持多语言的文本生成，让用户在全球范围内更便捷地创作内容。
不仅如此，还在很多领域中取得了显著的成果。比如在医学领域中，可以根据医学数据生成相关的文本信息，帮助医生更快地做出正确的诊断和治疗方案。在金融领域中，可以生成各种金融数据和分析报告，为企业决策提供有力支持等等
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在当今信息时代，人工智能技术的应用越来越广泛，其中自然语言处理技术更是备受瞩目。在这个领域中，ChatGPT是一款备受推崇的AI写作神器，能够帮助用户轻松创作高
导读同样是基于GPT预训练模型，为什么ChatGPT的效果要远远超出GPT-3等前几代模型？答案已经揭晓，成就ChatGPT的秘密武器在于RLHF，也就是人类反馈的强化学习。在预训练阶段，GPT模型学习关于这个世界的一切，而在RLHF阶段，ChatGPT更关注的让模型输出正确、有益的恰当结果，并对结果不断进行微调。具体而言，RLHF阶段的调优又分为三大步骤：第一步：通过监督学习，用人类对不同提示的理想回答数据微调LLM；第二步：LLM 为每个提示提供多个答案，然后由人工评估员对这些答案进行排名（该排名用于训练奖励模型）；第三步：用近端策略优化（PPO）模型来优化LLM的奖励模型。此前，ChatGPT负责人John Schulman介绍了RLHF想法的起源，关键在于他们在语言模型中应用强化学习，使用人类反馈去定义奖励函数。此外，OpenAI的RLHF所使用的诸多技术也是基于前人研究基础上组合而成的成果，其中就包括Natasha Jaques的工作。Natasha是Google Brain的高级研究科学家，OpenAI的不少工作引用了她所发表的与RLHF和对话模型相关的强化学习论文。在近期Robin Ranjit Singh Chauhan主持的TalkRL播客节目中，她从第三方视角，介绍了对RLHF及其奖励模型相关思路，以及对强化学习研究与AGI发展等方面的看法。Google Brain高级研究科学家Natasha在近期TalkRL播客节目里发表观点目前，她的研究重点是社交强化学习（Social Reinforcement Learning），开发结合来自社交学习和多智能体训练的见解的算法，以提高AI智能体的学习、泛化、协作以及人机交互能力。2024年1月，她将加入华盛顿大学计算机科学学院担任助理教授。（来源：https://www.talkrl.com/episodes/natasha-jaques-2）
（正文8279字，12-15分钟）
01RLHF相关研究与成本效益
Robin Chauhan：你很早就开始了人类反馈的强化学习（RLHF）以及对话模型这方面的类似研究，而且OpenAI发表的许多重要论文引用了你的研究成果。能否谈谈你的研究与OpenAI当前的研究和这些模型之间的联系？
Natasha Jaques：回到2016年，当时我正在思考如何利用预训练语言模型进行微调。具体来说，我关注的是LSTM模型，并尝试使用强化学习对其进行微调。那时，我关注的点不在语言本身，而是音乐生成和分子生成之类的方法，例如生成类似药物分子的方法。
在我看来，分子生成是一个很好的示例。我们可以基于已知分子数据集去训练一个监督模型，并生成新的分子，但是这些分子可能缺乏我们所需的特性，如易于合成药物。因此，我们还需要对分子的合成可及性（synthetic accessibility）进行评估。但仅依靠数据集训练是不够的，因为这样无法得到优化的分子。如果仅仅优化分子的合成可及性，也可能会生成一些无用的分子。
因此，我们需要对这两个方面进行评估和优化。对于这一问题，我们可以使用强化学习来优化药物相似性（drug likeness）或合成可及性，但由于数据存在缺陷，这种方法并不完美。
我们提出了一个解决方案：首先在数据集上进行预训练，然后再使用强化学习来优化某些奖励，同时最小化预训练策略与当前策略之间的KL散度。这种方法可以灵活地结合监督学习和强化学习，使用监督学习来获得数据集中的有用信息，同时使用强化学习来优化在数据分布空间内具有高回报的序列。可以看出，这与当前使用的RLHF方法密切相关。
在该技术中，我们首先在数据集上对大型语言模型进行预训练，然后通过人类反馈来优化模型，同时最小化优化模型与预训练先验模型之间的KL散度，这对于RLHF框架有重要意义。
同时，我也在研究从人类反馈中学习的RLHF方法。2019年前后，我们采用了同样的KL控制方法，即让对话模型尝试优化与人类交谈获得的信号，而非让人类评价对话的好坏，同时采用与OpenAI的RLHF算法不同的方式来实现偏好排序。
我们的目标是从与人类对话的隐含信号中学习，而非仅仅依靠人类的评价来进行优化。我们不需要人们额外提供反馈，而是通过分析文本的情感等隐含信号来为模型提供奖励信号。
例如，当对话中的人听起来普遍高兴时，我们就会将其视为正面奖励信号来训练模型。反之，当他们听起来沮丧或困惑时，可能是模型说了一些胡话，我们会将其视为负面奖励信号。因此，我们使用同样的技术来优化这些信号，以提高模型的表现。
Robin Chauhan：这听起来很像ChatGPT现在正在进行的工作。也许函数逼近器（function approximator）略有不同，或是获得反馈的方式有所不同，但从底层原理来看，它实际上基于RLHF。
Natasha Jaques：没错，不过也有一些关键区别。OpenAI采用了不同的方法来处理人类反馈，该方法与我们在2019年的论文中所使用的有所不同，区别在于他们训练了一个奖励模型。他们的方法是请一群人为两个输出评分，然后通过训练模型来逼近这些评分。实际上，早在OpenAI探索使用人类偏好进行深度强化学习研究时，就已经提出过这个想法。
相比之下，我在2019年的研究是关于离线强化学习（offline RL）。当时，我使用了特定输出的实际人类评分作为奖励样本进行训练，但缺乏一个通用的奖励模型。由于训练奖励模型的方法可以进行多次采样，实际上具有良好的可扩展性。
Robin Chauhan：OpenAI联合创始人和PPO算法发明者John Schulman致力于研究RLHF。他谈到ChatGPT的兄弟模型InstructGPT需要大量的人类反馈。此外，需要详细而冗长的评分说明来评估人类反馈，而获取这些人类反馈需要付出相当大的成本。这种成本会限制RLHF的应用吗？还是说成本并不重要，从回报来看完全值得？
Natasha Jaques：在InstructGPT之前，OpenAI就已经在摘要（summarization）方面进行了大量的研究。而在摘要研究中，能够有效运用RLHF的关键因素之一，是投入大量精力获取高质量的人类数据。
在OpenAI的一篇摘要研究论文中，他们采用了一种更好的评估者招募方法，研究人员与评估者共享Slack群组，并回答评估者的问题以确保评估者与研究人员保持一致。这样的投入显然是非常昂贵的。
值得一提的是，在InstructGPT可以看到一个现象：使用RLHF训练的13亿参数模型的表现要优于使用监督学习训练的1750亿参数模型。也就是说，只需使用RLHF，效果就可以赶超100倍大小的模型，而训练100倍大小的模型所需的计算成本相当昂贵。虽然OpenAI并未公开他们用于收集人类数据和训练巨型模型的具体花费金额，但不难发现，由于RLHF可以降低训练更大型号模型的成本，实际上可能更具成本效益。
Robin Chauhan：在我看来，他们通常使用基于on-policy的PPO（Proximal Policy Optimization）方法来处理数据集。这种方法无法重复使用数据，因为它们依赖于当前模型样本数据或非常接近模型的数据。如果对这些数据进行训练后，模型出现偏差，那么该数据集是否仍然有效？或者说该数据集是否可以用于训练其他模型？
Natasha Jaques：这些数据集并非是一次性的。奖励模型的训练过程实际类似于对文本摘要进行比较。这种比较的结果不仅仅取决于策略模型本身，更是一种较为客观普遍的结果，所以具有off-policy特性，可以重复的使用这些数据。
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来源TalkRL编译OneFlow