近来ChatGPT的横空出世,引起了新一波关于人工智能的讨论,人们惊讶于其模型的能力,对其各种尝试(调戏),关于对其能力的文章已经很多。本文旨在分析chatGPT与其姊妹篇instructGPT的技术核心,也希望通过分析能…
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（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...
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)
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。
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ChatGPT总体来说和InstructGPT一样是使用RLHF进行训练,但模型是基于GPT3.5,而且数据设置上也不同。ChatGPT是一个输入,模型给出多个输出,然后人给结果排序,让模型可以学习人类的排序策略,即使是一本正经的胡说八道看起来也很合理的样子。 这里面再强调一个关键点。GPT-3之后,很多能力是“涌现”的,即不是线性发展...
2022年3月,13亿参数的InstructGPT 2022年3月,OpenAI发布了InstructGPT。并发表论文“Training language models to follow instructions with human feedback”(结合人类反馈信息来训练语言模型使其能理解指令)。 InstructGPT的目标是生成清晰、简洁且易于遵循的自然语言文本。 InstructGPT模型基于GPT-3模型并进行了进一步的...
Based on extensive testing, we'll explain the strengths and limitations of Claude and ChatGPT so you can decide which is best for you.