GPT-3.5是由OpenAI开发的一种Large language model，于2022年发布，作为GPT-3的改进后继版本。它采用仅解码器的Transformer (architecture)架构，基于与其前身相同的深度学习原理，但在指令遵循、事实准确性和对话连贯性方面有所改进。GPT-3.5是首个公开版ChatGPT的引擎，该版本于2022年11月推出，并成为其时代使用最广泛的Generative AI系统之一。
该模型是OpenAI的GPT系列的一部分，该系列始于2018年的GPT-1，随后是2019年的GPT-2和2020年的GPT-3。GPT-3.5代表了GPT-3与后来的GPT-4之间的中间步骤，融合了OpenAI的InstructGPT研究技术，以更好地使输出与用户意图对齐。与通常需要仔细提示工程的GPT-3不同，GPT-3.5被设计为更自然地响应直接指令，使其适用于聊天机器人等交互式应用。
开发与发布
OpenAI于2022年初通过一系列模型版本引入了GPT-3.5，首个公开API于2022年3月可用。名称“GPT-3.5”用于表示一个模型家族，包括code-davinci-002和text-davinci-003，每个模型针对不同任务进行了优化。最显著的发布是ChatGPT界面，于2022年11月30日推出，使用针对对话进行微调的GPT-3.5模型。此次发布标志着公众对Artificial intelligence认知的转折点，ChatGPT在两个月内用户数超过1亿。
GPT-3.5的开发利用了与GPT-3相同的训练基础设施，后者拥有1750亿参数，在16位精度下需要350GB存储空间。虽然GPT-3.5的确切参数数量未公开披露，但普遍认为其规模相似，改进重点在于训练数据策展、微调和对齐，而非原始规模。OpenAI结合了监督微调和Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF)（基于人类反馈的强化学习）来改善模型行为，这一技术首次详细描述于其2022年初发表的InstructGPT论文中。
能力与性能
GPT-3.5在文本生成、摘要、翻译、问答和代码编写方面表现出强大能力。某些版本可处理高达4,096个令牌的上下文窗口，是GPT-3的2,048个令牌的两倍，使其能够处理更长的输入。该模型在少样本学习方面表现出色，仅需提示中的几个示例即可执行新任务，并且在零样本指令遵循方面相比GPT-3有显著改进。
在基准测试中，GPT-3.5在多个自然语言理解和生成任务上优于GPT-3，包括SuperGLUE套件和各种编码挑战。它还能生成连贯的多轮对话，这一特性使其特别适合聊天机器人应用。然而，它仍存在局限性，包括偶尔的事实错误、对提示措辞的敏感性，以及倾向于产生看似合理但不正确的信息，OpenAI承认这些问题并在后续版本中努力缓解。
应用与影响
基于GPT-3.5的ChatGPT的发布对科技行业和围绕Machine learning的公共讨论产生了深远影响。它引发了Generative AI初创公司的投资浪潮，并促使Google DeepMind、Anthropic等主要公司加速其自身的大语言模型工作。GPT-3.5被集成到广泛的产品中，包括Microsoft (AI)的Azure OpenAI服务，该服务通过云基础设施向企业客户提供该模型。
除了聊天机器人，GPT-3.5还用于内容生成、代码辅助、教育工具和客户支持自动化。其生成类人文本的能力既带来了机遇也引发了担忧，导致关于错误信息、就业替代和AI伦理使用的讨论。OpenAI实施了内容审核工具和使用政策以应对其中一些风险，但该模型的广泛可用性也引发了对AI开发中监管和透明度的呼吁。
技术架构
GPT-3.5保留了GPT-3的核心架构，即基于Transformer (architecture)的Neural network，具有多层解码器堆栈。它使用Multi-Head Attention机制来权衡输入中不同单词的相关性，使其能够捕捉文本中的长距离依赖关系。该模型在多样化的互联网文本语料库上进行预训练，包括过滤后的Common Crawl数据、书籍和维基百科，使用下一个令牌预测目标。指令遵循的微调涉及额外的人类编写演示和比较训练，这一过程使模型输出与用户期望对齐。
GPT-3.5的一个显著技术改进是使用更精细的训练数据过滤和去重，减少了低质量或重复文本的存在。这有助于相比GPT-3产生更连贯和更少偏见的输出。该模型还受益于Learning Rate Scheduling和Gradient Clipping技术的进步，尽管OpenAI未完全披露具体训练细节。
遗产与后继者
GPT-3.5充当了研究导向的GPT-3与更先进的GPT-4之间的桥梁，后者于2023年3月由OpenAI发布。虽然GPT-4在推理和准确性方面提供了显著改进，但GPT-3.5因其较低的计算成本和更快的响应时间，在许多应用中仍在使用。OpenAI继续更新GPT-3.5模型，gpt-3.5-turbo等版本成为寻求性能与效率平衡的开发者的热门选择。
GPT-3.5的成功也影响了更广泛的AI生态系统，鼓励了对模型对齐、安全性和可解释性的研究。它凸显了大语言模型在无需任务特定训练的情况下执行各种任务的潜力，这一概念在早期模型中已有探索，但在规模上变得实用。截至2024年，GPT-3.5仍可通过OpenAI的API使用，但在许多用例中正逐渐被更新的模型取代。