閱讀下面的文字，完成問(wèn)題。
材料一
      美國(guó)科技公司OpenAI旗下的智能聊天工具ChatGPT火了，它能響應(yīng)用戶需求，做出“類(lèi)似人類(lèi)的反應(yīng)”，能有邏輯性地回答問(wèn)題、撰寫(xiě)文章，進(jìn)行分析。這款和以前不一樣的聊天機(jī)器人迅速收獲大量用戶，被形容為“久違的現(xiàn)象級(jí)消費(fèi)產(chǎn)品”。
      產(chǎn)品火了，仿冒者也來(lái)了。市場(chǎng)上已經(jīng)冒出多種產(chǎn)品，每一個(gè)都宣稱(chēng)自己就是ChatGPT。與真正致力于人工智能研究的公司不同，仿冒者有的表示自己是調(diào)用了美國(guó)ChatGPT的接口，在免費(fèi)對(duì)話額度用完之后，便開(kāi)始提示用戶需要收費(fèi)，借此撈金。有的則完全是打著ChatGPT旗號(hào)的“山寨”，聊天能力卻和ChatGPT相去甚遠(yuǎn)。這種山寨版聊天機(jī)器人質(zhì)量低，用戶體驗(yàn)也差，很容易讓普通人對(duì)該領(lǐng)域產(chǎn)生誤解。
節(jié)選自《科技日?qǐng)?bào)》材料二
      ChatGPT的訓(xùn)練過(guò)程主要分以下幾個(gè)階段：
      GPT3.5本身很難理解人類(lèi)不同類(lèi)型指令中蘊(yùn)含的不同意圖，也很難判斷生成內(nèi)容是否是高質(zhì)量的結(jié)果。為了讓GPT3.5初步具備理解指令的意圖，首先會(huì)在數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取問(wèn)題，由人類(lèi)標(biāo)注人員給出高質(zhì)量答案，把人工標(biāo)注的問(wèn)答和對(duì)話數(shù)據(jù)作為監(jiān)督數(shù)據(jù)來(lái)微調(diào)GPT-35模型。第二階段主要通過(guò)在數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取問(wèn)題，使用第一階段生成的模型，對(duì)于每個(gè)問(wèn)題，生成多個(gè)不同的回答。人類(lèi)標(biāo)注者對(duì)這些結(jié)果綜合考慮給出排名順序。接下來(lái)，使用這個(gè)排序結(jié)果數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型（RM）。對(duì)多個(gè)排序結(jié)果，兩兩組合，形成多個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)。RM模型接受一個(gè)輸入，給出評(píng)價(jià)回答質(zhì)量的分?jǐn)?shù)。這樣，對(duì)于一對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，調(diào)節(jié)參數(shù)使得高質(zhì)量回答的打分比低質(zhì)量的打分要高。第三階段進(jìn)一步采用PPO（Proximal Policy Optimization,近端策略優(yōu)化）強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化策略。這一階段利用第二階段訓(xùn)練好的獎(jiǎng)勵(lì)模型，靠獎(jiǎng)勵(lì)打分來(lái)更新預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)。在數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取問(wèn)題，使用PPO模型生成回答，并用上一階段訓(xùn)練好的RM模型給出質(zhì)量分?jǐn)?shù)。把回報(bào)分?jǐn)?shù)依次傳遞，由此產(chǎn)生策略梯度，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式以更新PPO模型參數(shù)。
摘編自《ChatGPT發(fā)展歷程、原理、技術(shù)架構(gòu)詳解和產(chǎn)業(yè)未來(lái)》材料三
      過(guò)去幾年類(lèi)ChatGPT技術(shù)已經(jīng)得到深入研究，ChatGPT通過(guò)產(chǎn)品方式展現(xiàn)在大眾面前。ChatGPT的突然爆火意味著人機(jī)交互走出了技術(shù)深閨，標(biāo)志著以大模型為核心的智能計(jì)算范式的確立，敲開(kāi)了通用化人工智能大門(mén)。近年來(lái)，以GPT-3、ChatGPT為代表的大模型技術(shù)所取得的顯著成果表明，增大模型規(guī)模和數(shù)據(jù)規(guī)模是突破現(xiàn)有人工智能技術(shù)應(yīng)用瓶頸行之有效的方法。ChatGPT的成功標(biāo)志著從以專(zhuān)用小模型訓(xùn)練為主的“手工作坊時(shí)代”到以通用大模型預(yù)訓(xùn)練為主的“工業(yè)化時(shí)代”的人工智能研究范式轉(zhuǎn)變。
      這一轉(zhuǎn)變具有十分重要的意義。通過(guò)先進(jìn)的算法架構(gòu)、盡可能多的數(shù)據(jù)，匯集大量算力，集約化的訓(xùn)練模式，由此得到的通用大模型可在廣泛應(yīng)用場(chǎng)景下通過(guò)極低代價(jià)的模型微調(diào)實(shí)現(xiàn)高性能的任務(wù)適配，使人工智能技術(shù)的先進(jìn)能力更好、更有效地應(yīng)用到各個(gè)場(chǎng)景里面，從而大大降低開(kāi)發(fā)成本，加速產(chǎn)業(yè)發(fā)展。ChatGPT的出現(xiàn)為人工智能產(chǎn)業(yè)注入了新的活力，同時(shí)也極大地促進(jìn)了通用化人工智能的發(fā)展。
《中科院之聲》節(jié)選材料四
      類(lèi)似GPT-3的大型語(yǔ)言模型都是基于來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠生成類(lèi)似人類(lèi)的文本，但它們可能并不總是產(chǎn)生符合人類(lèi)期望的輸出。事實(shí)上，它們的目標(biāo)函數(shù)是詞序列上的概率分布，用來(lái)預(yù)測(cè)序列中的下一個(gè)單詞是什么。
      但在實(shí)際應(yīng)用中，這些模型的目的是執(zhí)行某種形式的有價(jià)值的認(rèn)知工作，并且這些模型的訓(xùn)練方式與期望使用它們的方式之間存在明顯的差異。盡管從數(shù)學(xué)上講，機(jī)器計(jì)算詞序的統(tǒng)計(jì)分布可能是建模語(yǔ)言的高效選擇，但人類(lèi)其實(shí)是通過(guò)選擇最適合給定情境的文本序列來(lái)生成語(yǔ)言，并使用已知的背景知識(shí)和常識(shí)來(lái)輔助這一過(guò)程。當(dāng)語(yǔ)言模型用于需要高度信任或可靠性的應(yīng)用程序（如對(duì)話系統(tǒng)或都能個(gè)人助理）時(shí)，這可能是一個(gè)問(wèn)題。
      盡管這些基于大員數(shù)據(jù)訓(xùn)練的大模型在過(guò)去幾年中變得極為強(qiáng)大，但當(dāng)用于實(shí)際以幫助人們生活更輕松時(shí)，它們往往無(wú)法發(fā)揮潛力。大型語(yǔ)言模型中的一致性問(wèn)題通常表現(xiàn)為：提供無(wú)效幫助，沒(méi)有遵循用戶的明確指示。內(nèi)容胡編亂造，虛構(gòu)不存在或錯(cuò)誤事實(shí)的模型。缺乏可解釋性，人們很難理解模型是如何得出特定決策或預(yù)測(cè)的。內(nèi)容偏見(jiàn)有害，一個(gè)基于有偏見(jiàn)、有害數(shù)據(jù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型可能會(huì)在其輸出中出現(xiàn)這種情況，即使它沒(méi)有明確指示這樣做。
《ChatGPT背后的技術(shù)工作原理》節(jié)選（1）下列對(duì)材料二相關(guān)內(nèi)容的理解，不正確的一項(xiàng)是

D

D

A.ChatGPT主要通過(guò)“監(jiān)督策略模型、訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型、用PPO強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化策略”這三個(gè)階段的訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)迭代升級(jí)。
B.ChatGPT第一階段訓(xùn)練需要從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取問(wèn)題，標(biāo)注者書(shū)寫(xiě)高質(zhì)量答案，再用優(yōu)化后的數(shù)據(jù)微調(diào)GPT-3.5模型。
C.ChatGPT第二階段訓(xùn)練是先采樣問(wèn)題，標(biāo)注者對(duì)生成的模型輸出的多個(gè)不同回答結(jié)果排序，再訓(xùn)練RM模型比較排序結(jié)果的質(zhì)量高低。
D.ChatGPT第三階段訓(xùn)練是在數(shù)據(jù)集中隨機(jī)采樣新問(wèn)題后，由PPO模型生成回答，再以強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式更新PPO模型參數(shù)。
（2）下列對(duì)材料相關(guān)內(nèi)容的概括和分析，正確的一項(xiàng)是

C

C

A.獎(jiǎng)勵(lì)模型能為多個(gè)排序結(jié)果形成的多個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)打分，評(píng)價(jià)分值的高低與回答質(zhì)量的優(yōu)劣成正比。
B.大模型技術(shù)進(jìn)步是從“手工作坊時(shí)代”“工業(yè)化時(shí)代”人工智能研究范式轉(zhuǎn)變?nèi)〉贸尚У臉?biāo)志。
C.ChatGPT能減低各應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)發(fā)成本，活躍人工智能產(chǎn)業(yè)，極大地促進(jìn)了通用化人工智能的發(fā)展。
D.語(yǔ)言模型不能符合人類(lèi)期望的輸出，是因?yàn)闄C(jī)器計(jì)算詞序列的統(tǒng)計(jì)分布并非建模語(yǔ)言的高效選擇。
（3）ChatGPT的爆火給我們帶來(lái)哪些思考？請(qǐng)結(jié)合材料簡(jiǎn)要概括。