InstructGPT：作为GPT系列的一个变体，InstructGPT通过指令微调（Instruction Tuning）技术，使模型能够理解和...
instructgpt/chatgpt的效果比gpt-3更加真实:这个很好理解,因为gpt-3本身就具有非常强的泛化能力和生成能力,再加上instructgpt/chatgpt引入了不同的labeler进行提示编写和生成结果排序,而且还是在gpt-3之上进行的微调,这使得我们在训练奖励模型时对更加真实的数据会有更高的奖励。作...
InstructGPT这里的强化学习采用PPO算法。 引入人类反馈的强化学习系统 强化学习数据构建 如前文,InstructGPT的强化学习分三步骤进行训练 语言语言模型的监督微调。语言模型是预训练好的GPT-3,监督微调和预训练过程相似,不过是有监督的,SFT数据集是由“提示-答复”对组成的样本,一部分来自使用OpenAI的PlayGround的用户,另...
InstructGPT/ChatGPT 的效果比 GPT-3 更加真实:GPT-3 本身就具有非常强的泛化能力和生成能力,再加上 InstructGPT/ChatGPT 引入了不同的标注工进行提示编写和生成结果排序,这使得我们在训练奖励模型时对更加真实的数据会有更高的奖励; InstructGPT/ChatGPT 在模型的无害性上比 GPT-3 效果要有些许提升:OpenAI 的...
ChatGPT 是为对话构建的大型语言模型 (LLM) 。它是 InstructGPT 的继任者。这两个模型都是由 OpenAI 构建的。我不会浪费你的时间在另一篇关于它的用途或它如何执行的例子的文章上。 这些模型是聊天机器人（与人类交谈并保持对话的能力），它们是自然语言处理(NLP) 研究的活跃领域。有很多值得注意的尝试（例如，...
InstructGPT用的算法是强化学习中的PPO,PPO也是OpenAI之前的工作,作为OpenAI强化学习的baseline。损失函数如下所示: 强化学习中,policy指模型,故公式中的\pi_{\phi}^{RL}就指的是GPT3模型。对于每个输入x, policy都会产生输出y, 同时环境也会发生变化。\pi^{SFT}是我们在有监督数据上微调得到的模型,\pi_{\phi...
在BaseOpenAI的___new___方法中可以看到以模型名“gpt-3.5-turbo”和“gpt-4”开头且不包含“-instruct”的是是chat模型。也就是OpenAI中列举的模型中以gpt-3.5-turbo和gpt-4开头是ChatOpenAI 支持的模型,其余都是OpenAI支持的模型。 OpenAI支持的模型: ...
本项目的最新版本中可使用Xinference、Ollama等框架接入GLM-4-Chat、Qwen2-Instruct、Llama3等模型,依托于langchain框架支持通过基于FastAPI提供的 API 调用服务,或使用基于Streamlit的 WebUI 进行操作。 ✅ 本项目支持市面上主流的开源 LLM、 Embedding 模型与向量数据库,可实现全部使用开源模型离线私有部署。与此...
而InstructGPT和ChatGPT的路线，则像是阶段性重回了人工路线。这种变化看似剧烈，但其实是为了让AI产品更好用而产生的调整。拆解背后逻辑，ChatGPT的训练离不开GPT-3.5的大模型基础，但其中引入的人工标注数据和强化学习，则可以让大模型更理解信息的含义，并进行自我判断——也就是更贴近理想中的人工智能效果。也就...
ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型。ChatGPT是人工智能技术...