揭秘ChatGPT走红背后的独门云科技！

微软将继续加大投入，支持 OpenAI 在人工智能领域的开创性研究，继续强化 Azure 作为 AI 基础设施的领先地位，帮助客户在全球打造并部署其 AI 应用。

微软已经正式发布上线 Azure OpenAI 服务，并将在多条产品线接入 OpenAI 模型。利用 Azure OpenAI 服务，Azure 全球版企业客户可以直接调用 OpenAI 模型，包括 GPT-3、Codex 和 DALL.E 模型，并享有 Azure 可信的企业级服务和为人工智能优化的基础设施。面向企业用户的 ChatGPT 也即将在全球版 Azure 上线。

在 ChatGPT 上线之际，OpenAI CEO Sam Altman 发推特向 Azure 致谢——“Azure 打造了迄今最佳的 AI 基础设施”。技术界也因此开始好奇，这项从 2019 年开始的深度合作关系，究竟在资金投入与 Azure 算力支持之外，还有哪些不为外人知晓的共振？

作为 OpenAI 独家云服务提供商，目前其包含 ChatGPT 在内的产品、API 接口服务及研发工作负载均由 Azure 提供。

对 OpenAI 而言，Azure 独特的架构设计至关重要。无论是研发阶段的模型训练集还是使用阶段的推理，正是 Azure 面向 AI 的架构赋予了 OpenAI 一流的性能和规模。

从 2016 年开始，微软就定下了将 Azure 打造成“面向世界的 AI 超级计算机”的愿景。而与 OpenAI 的持续、深入合作，则将云超级计算技术的前沿进一步向大规模、多 AI 超级计算系统的方向推进。

只有“使用”，才会让 AI 更强大、更安全、更好用。

OpenAI 与微软的深度合作，以 Azure 作为其商用化的独家云服务提供商并授权 GPT-3 等系列模型，也有基于 Azure 迅速扩大用例规模的考量。目前 Azure 已经全线接入 OpenAI 能力。通过 Azure OpenAI 服务，企业和开发者可以基于 GPT-3、DALL·E 以及 Codex 打造自己的用例和产品。

微软于 2021 年 11 月推出了 Azure OpenAI 服务预览，使客户能够挖掘大规模生成 AI (large-scale generative AI) 模型的能力，同时满足企业客户对 Azure 云计算基础架构的期望——安全性、可靠性、合规性、数据隐私和内置的“负责任的 AI” (Responsible AI) 能力。

无论是微软的负责任的 AI 原则，还是 OpenAI 的 AI Alignment 准则，指向的都是如何构建值得信赖和安全的 AI 系统和产品。我们也坦然接受，这是一个全新的产业领域。因此，更加需要业界各方的共同探索。Azure 与 OpenAI 在这一议题上，则是携手共进、引领探索的伙伴关系。

ChatGPT 是 OpenAI 人工智能研究实验室推出的对话型消费者产品。在上线 2 个月时间里，ChatGPT 在全球快速积累了 1 亿月活跃用户，成为月活破亿速度最快的应用。

ChatGPT 快速走红同时，亦有不少技术爱好者从使用心得、架构分析、用例前景对 ChatGPT 展开深入讨论。就此，我们想从 OpenAI 深度合作伙伴的视角提供更多细节，帮助大家更全面地了解 ChatGPT。

恰如 GPT（Generative Pre-trained Transformer）之名，ChatGPT 核心是“生成”。在处理机器如何理解世界的议题上，OpenAI 所选择的“生成法”来自物理学家费曼的启迪——费曼认为若不能创造，便不算理解。（“What I cannot create, I do not understand.”）

所谓“生成法”，要言之，即是收集某一领域足够海量的数据，进而训练模型生成相似数据。我们认为，这一路径在自动理解数据集的特征方面，具有显著潜力。OpenAI 自 2016 年开始沿着这一路径探索机器思考的可能性。ChatGPT 即是在此基础上 3.5 版本模型的微调。

在生成模型的基础上，OpenAI 于2019 年完成了“一小步”——预测下一个单词。这即是 GPT-2。这一小步，OpenAI 及同年加入合作的微软，使用了一个包含 800 万网页的数据集及高达 15 亿的参数量。而人类在面临相同情境时，所需要的例子要少得多。由此而来的零样本学习（Zero-Shot）、小样本学习（Few-Shot）话题，OpenAI 则于 2020 年在 GPT-3 模型的相关研究中完成探索。由此，GPT 显得更“聪明”了。

另一个关键性跨越来自 InstructGPT 。为了让 GPT 更好地理解指令并给出更高质量反馈，OpenAI 与微软投入了大量资源，完成人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）训练。要言之，RLHF 引入了人类 AI 训练师，以人类的喜好作为反馈信号。显然，这是一项投入极大且规模浩繁的工作。完成这项“修炼”的 GPT-3.5，才有了初步的“对话能力”。

确保中正、客观，是 OpenAI 自成立之日起就开始的追求。在 GPT-2 阶段，出于语料公正性考虑，OpenAI 甚至没有对外开放接口。

而在微软 2019 年加入合作以来，微软的“负责任的人工智能”原则，就在更深层次上影响着 GPT 发展。从训练数据开始，微软对数据集的公正性、安全性以及包容性就有严苛要求。在这样的技术伦理约束下，ChatGPT 才最终与各位相遇。

近期，微软推出了由 ChatGPT 提供技术支持的新版必应搜索、Microsoft Edge 浏览器及高级 Teams 产品。在不久的将来，全球版企业用户将能通过 Azure OpenAI 服务快速访问 ChatGPT，以全新的方式创建应用，赋能创新。

随着 Azure OpenAI 服务的正式发布，更多用户可以基于微软 Azure（全球版）的企业级服务，访问包括 GPT-3、Codex 和 DALL·E 2 在内的更多人工智能基础设施：

• Codex 基于 GPT-3 模型生成代码的自然语言描述，也可直接将自然语言指令翻译为代码片段

• DALL•E 2 使用自然语言文本提示，生成逼真图像甚至是艺术作品

事实上，微软 Azure 本身已经拥有强大的认知服务。从图像、语音到搜索，在 GPT 自然语言指令的加持下，这些先进技术的使用，正在变得更便捷、更易于创新。

本文观点支持

周倩昀 Jane Zhou

微软数据与人工智能解决方案专家