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ChatGPT 使用多个来源来练习和学习如何聊天。第一个来源是用于训练 GPT 的语料库，其中包含来自互联网的大约 45 TB 文本。该来源使 ChatGPT 能够了解世界和时事的一般知识，以及对语言的句法和语义的掌握。

第二个来源是由人类 RCS欧洲数据 提供的一组对话，人类扮演用户和聊天机器人的角色。这些对话用于在对话的特定任务上完善 GPT。人类可以访问模型生成的建议来帮助他们做出回应。然后将这些对话与 GPT 数据混合以形成 ChatGPT 训练数据集。

第三个来源是来自人类的反馈，他们评估聊天机器人在真实对话会话中的响应质量。人类会比较几种替代反应，并根据相关性、连贯性、礼貌、幽默等标准对它们进行排名。这些评估用于创建奖励模型，该模型允许聊天机器人根据用户反馈优化其行为。

使用 ChatGPT 有哪些限制？
ChatGPT 是一款高性能聊天机器人，可以回答各种问题、承认错误、质疑不正确的陈述或拒绝不适当的请求。他还可以根据情况表现出创造力、幽默或同理心。然而，ChatGPT 并不完美，并且有一些局限性。

首先，ChatGPT 有时会产生不正确或荒谬的答案，这些答案不符合现实或常识。这可能是因为聊天机器人基于统计数据而不是客观事实，或者因为它无法访问可靠和最新的来源。例如，ChatGPT 可以说法国的首都是柏林或者太阳绕着地球转。

其次，ChatGPT 可能对措辞或上下文的变化很敏感，这可能会从根本上改变它的响应。例如，他可能假装不知道某个问题的答案，但如果稍微改一下措辞，他就会正确回答。他还可以根据时机或对话者改变自己的想法或个性。这些现象可能是由于训练数据集的偏差或模型优化问题造成的。

最后，ChatGPT 可能过于冗长和重复，过于频繁地使用某些短语或表达方式。它还可能倾向于将自己呈现为由 OpenAI 训练的语言模型，这可能会破坏自然对话的错觉。这些问题可能与提供训练数据的人的偏好或对话格式的限制有关。