InstructGPT通过指令微调（Instruction Tuning）技术，使模型能够理解和执行复杂的自然语言指令。这种训练方式...
据传还未发布的GPT-4是一个多模态模型。最近非常火的ChatGPT和今年年初公布的[1]是一对姐妹模型,是在GPT-4之前发布的预热模型,有时候也被叫做GPT3.5。ChatGPT和InstructGPT在模型结构,训练方式上都完全一致,即都使用了指示学习(Instruction Learning)和人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback...
其它20个语种例如中文,法语,西班牙语等加起来不到4%,这可能导致instructgpt/chatgpt能进行其它语种的生成,但效果应该远不如英文; 提示种类共有9种,而且绝大多数是生成类任务,可能会导致模型有覆盖不到的任务类型; 40名外包员工来自美国和东南亚,分布比较集中且人数较少, instruct...
简单来说,InstructGPT/ChatGPT都是采用了GPT-3的网络结构,通过指示学习构建训练样本来训练一个反应预测内容效果的奖励模型(RM),最后通过这个奖励模型的打分来指导强化学习模型的训练。InstructGPT/ChatGPT的训练流程如图4所示。 图4:InstructGPT的计算流程:(1)有监督微调(SFT);(2)奖励模型(RM)训练;(3)通过PPO根据...
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，...
ChatGPT背后的核心技术：用 InstructGPT 颠覆文本生成的革命 InstructGPT 是 OpenAI 开发的一种语言模型，简称 "指令生成预训练 Transformer"。该模型基于 Transformer 架构，在自然语言处理领域取得了突破性的成果，在多种 NLP 任务中实现了最先进的结果。InstructGPT 的原理是训练一个机器学习模型，使其基于大量的文本...
ChatGPT模型是从与InstructGPT相同的语言模型中进行微调得出的，我们添加了一些会话数据，并在训练过程进行了一些微调。我们并不想将其作为一项重大的突破来过度宣传，但事实证明，会话数据对ChatGPT产生了巨大的积极影响。通过标准基准测试评估原始技术能力，模型之间实际上没有实质性差异，但ChatGPT更易于访问和使用。
时间线回到今天。在今年神经信息处理系统大会会议期间，OpenAI公司在社交网络上向世界宣布他们最新的大型语言预训练模型：ChatGPT。与InstructGPT模型类似，ChatGPT是OpenAI对GPT-3模型（又称为GPT-3.5）微调后开发出来的对话机器人。OpenAI官网信息显示，ChatGPT模型与InstructGPT模型是姐妹模型。由于最大的InstructGPT模型...
ChatGPT所基于的InstructGPT基于偏好构建奖励模型，并使得后续能力养成过程中泛知识有序增长。这种方法也体现在许多复制GPTf3的模型中（如APO），其产生的较好效果说明其思想的重要性。如果把保险公司产品迭代看作“增量知识“，那么可以说保险公司其实迭代时考虑“偏好”是不足的，渠道所反馈的特征信息收到三重谬误影响...
但是 InstructGPT 和其他大型语言模型已经存在了，所以我们认为只要 ChatGPT 在事实性和其他安全问题方面比那些模型更好，就足够了。根据我们有限的评估，我们在发布之前确认了该模型确实比其他模型更真实和安全，所以我们才做出了发布的决定。OpenAI 一直在关注人们如何使用 ChatGPT。它第一次看到，一个大型语言模型被数...