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...
InstructGPT(以及,通过归纳,ChatGPT)使用一个单独的、专门设计的和标记的奖励模型。图像(来自 OpenAI 的论文)显示了创建此模型的三个步骤。这与 InstructGPT 之间的唯一区别是基本模型:GPT3 与 GPT3.5。GPT3.5 是一个更大的模型,拥有更多的数据。RM -> 奖励模型。第 1 步:监督微调 (SFT):了解如何...
Instruct GPT 和 ChatGPT 顷雨沐阳 很简单前者主要目标是执行指令,如 "创建一个故事,讲述一个未来的科幻故事" 或 "解释量子物理学的基本原理",模型将尝试生成符合这些指令的文本。后者旨在进行自由对话,更专注于进行更加富有上下文和多轮的自由对话。 发布于 2023-12-25 20:35・IP 属地浙江 ...
InstructGPT是OpenAI在2023年3月最新发布的一款自然语言处理模型,与ChatGPT相比,两者在模型结构和训练方式上略有不同。具体来说: 训练方式ChatGPT采用了有监督的方式进行训练,需要大量带标签的数据来学习任务,因此更加适合解决具体任务。而InstructGPT则采用了一种无监督的方式进行训练,通过与人类指导者交互来学习任务,因...
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)和人工反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)来指导模型的训练,它们不同的仅仅是采集数据的方式上有所差异。所以要搞懂ChatGPT,我们必须要先读懂InstructGPT。
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,RLHF)来指导模型的训练,它们不同的仅仅是采集数据的方式上有所差异。所以要搞懂ChatGPT,我们必须要先读懂InstructGPT。 拓展阅读:GPT-4核心技术探秘 1. ...
可以理解成之前模型的chat版本。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”
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)和人工反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)来指导模型的训练,它们不同的仅仅是采集数据的方式上有所差异。所以要搞懂ChatGPT,我们必须要先读懂InstructGPT。
简介:本文详细阐述了GPT3.5、InstructGPT和ChatGPT之间的关系,它们都是基于GPT系列的大型语言模型,具有强大的自然语言处理能力。文章分析了这三个模型在应用场景、模型规模、训练方法及生成效果等方面的差异与共同点,并指出它们的不断升级和改进将为自然语言处理领域带来更多可能性。
总结了以InstructGPT、Llama 3.1等为代表的“两个时代”的模型训练流程,包括从基础模型到对齐模型的训练步骤,最终目标是生成一个经过多次优化的对齐模型。提出了一个开放性问题,探讨如何在模型训练和优化过程中恢复并保持基础模型中的多样性和趣味性,包括不同的风格和世界观。最后他们推荐了一些关于后训练的论文和...