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一、从GPT-3到ChatGPT的技术跃迁路径

（一）GPT-3.5系列：代码训练与指令微调的双重升级

  1. CodeX：代码语料的注入式增强
    OpenAI在GPT-3基础上追加3000万行开源代码（涵盖Python、JavaScript等主流语言）进行微调，诞生CodeX模型。其核心改进包括：
    • 逻辑推理强化：代码的语法规则和逻辑结构迫使模型学习因果关系建模，在GSM8K数学推理任务中准确率从GPT-3的38.7%提升至52.3%。
    • 思维链（CoT）涌现：代码生成过程天然包含步骤分解，促使模型形成“分步思考”能力，在WebQSP问答任务中，多步推理回答比例从21%提升至49%。
  2. text-davinci-002：指令理解的范式革新
    通过混合文本语料（含大量指令-响应数据）进行监督微调（SFT），模型学会解析用户意图。例如：
    • 输入“用Python写一个冒泡排序算法”，模型可直接生成完整代码，准确率达91%。
    • 在MultiWOZ对话数据集，意图识别F1值从GPT-3的78%提升至89%，支持多轮对话中的意图追踪。

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