而另一个关键因素【代码训练】，则是大模型产生了【思维链】的一大主要原因。
GPT3的训练阶段，数据中没有包含任何代码，它基本不具备【思维链】能力。
谷歌的PaLM，含有大约百分之5左右的代码数据，最终得出的模型具备【思维链】的能力。
达芬奇系列分出两支，其中一个对代码做了特训之后，发觉这一系列和后续变体，都获得了【思维链推理】的能力。
2022年，有人就对市面上的大模型都进行了广泛的评估，发现所有针对代码进行过学习的语言模型，都具备很强的语言推理能力。
这一发现，同样暂时没有得到比较合理的解释。
前世大模型火了之后，孟繁岐原本的项目直接被砍，因而读这类的技术和论文很多。
但读来读去，并没有读到任何确凿的证据和理论可以证明又或者是解释，代码就是大模型能够形成思维链又或者是进行复杂推理的原因。
大家也只是发现了这样的观察结果，这两者之间存在相关性，不过未必就是因果关系。
“目前我还没有看到谁将各种代码也加入到模型训练当中...”孟繁岐极大地加速了AI技术的发展，等到他推出350亿参数的ChatGPT之后，有这个能力入场玩一玩的公司就不剩下多少了。
对大多数人来说，光是把这个大小的模型塞进自己的服务器里，运行在显卡上，就已经是要了老命的事情了。
如此大的模型规模，大家连训练比较常用的数据都难以负担，恐怕很难能够想到要把将代码也加入到文本当中来。
这个小秘密，可能要等孟繁岐推出专门的代码大模型之后，才会有人注意到。
“所以到底为什么让模型学习代码会有助于它的逻辑推理能力，以至于它在处理人类语言的时候也会有这么大的提升呢？”孟繁岐并不知道答案，这件事情在2023年也是未解之谜。
“按理来说，代码是一种中间产物，属于人类语言和机器语言的中间地带。它跟人类语言的差距是非常大的，几乎没有什么相似之处。”CloseAI内部曾经对这个问题进行过讨论，但没有什么特别有意义的结果。
大家断断续续讨论了一两周，都猜测，也许是因为编程过程与人类逐步解决任务的过程非常类似。
很多难题都不是可以一步到位的，问题也比较复杂，并不能简单进行答复。
很可能需要分多个层次进行分析，讨论各种可能性。
这就和编程当中的if语句有些类似。
模型很可能从代码的方式中触类旁通，学会了对不同的假设场景给与不同的应对策略。
而比较整体的代码项目，又会将一个相对复杂的任务，拆解为数个简单任务，做成不同的功能。
这一点很可能是大量代码对大语言模型有很强效果的一大原因。
总得来说，孟繁岐觉得这件事情还是非常有趣的。
这些代码别说普通人了，他自己都有很多根本看不懂。
因为收集代码数据集，涉及的各种不同语言太多，光是比较知名的就有十来种。
大部分程序员能写个三四种语言，就已经相当不得了了。
并且，即便一位懂得某个语言，他的实力也未必就能看得懂具体的项目。
孟繁岐非常怀疑大模型是否真的理解了每个项目的具体意义，但唯一肯定的是，大量代码对模型的效果帮助的确很大。
而等到【指令微调】和【代码训练】都做完之后，孟繁岐就需要做一种基于人类反馈的强化学习（RLHF）了。
ChatGPT与此前各种测试版本的达芬奇3.5模型相比，一个很大的区别就是它经过了RLHF。
ChatGPT后来很多新的能力，那些显得非常智能的能力，都是基于人类反馈而诞生的功能。
比如相对详实的回应，ChatGPT相比原始的大语言模型显得有些啰嗦，它会倾向于给出更为全面的回答。
并且，对于涉及多方利益的事情，它很喜欢端水，以免显得过于偏向某一方，显得是在【站队】。
以及拒绝不当问题的能力，这也相当程度上依赖人类的反馈去调整模型。
Bing大小姐显得那么傲娇，主要就是因为微软的人在人类反馈上显得更加傲娇。
最为神奇的部分，就是ChatGPT拒绝回答新事件的能力。它会经常说，自己只知道2021年之前的事情，基于人类的反馈使得ChatGPT能够模糊地知晓那些东西在这个时间范围内，哪些东西并不在内。
虽然ChatGPT并不是每一次都能够判断正确，但这仍旧是相当神奇的事情，人们至今无法知晓，它究竟是通过什么方式来判断某些话题是否在时间范围内的。
经过前世和现在的大量测试和实验，CloseAI认为绝大部分【能力】和【知识】，都是在初次训练之后，模型已经具备了的。
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