这个模型效果一般,但是它开源了 52k 条挺有价值的指令微调训练数据,它是用了一个用 ChatGPT 作为老师来生成更多训练数据的方法(paper 的名字是:SELF-INSTRUCT: Aligning Language Model with Self Generated Instructions)来训练的模型。同时,alpaca 是一个 LoRA 方法下的模型。self-instruct 这个思路,非常有趣,其实...
GPT-1 是一种生成式预训练语言模型,2018年6月由OpenAI 在Improving Language Understanding by Generative Pre-Training这篇论文中提出。该模型的训练分为两个阶段:第一阶段是无监督地用语言模型进行预训练,第二阶段是有监督地用微调的方法解决下游任务。GPT-1 在文本分类、文本蕴含、语义相似度、问答等多个下游任务...
经过强化学习以后,GPT就变成了ChatGPT,能够输出我们想要的答案了。 总结:整个过程就是教GPT从“想说什么就说什么”到“说人类想要他说的”。 第二层:工程实现 重点讲解Instruct GPT的论文,《Training language models to follow instructions with human feedback》(训练语言模型是他能够服从人类的指示)。68页的论文...
作为对比,GPT3 来自 Common Crawl 语料的占比则要高得多,而它们是多样的和来自广泛领域的,这也可能是 GPT-3 能够作为首个通用聊天机器人 ChatGPT 的基础模型的原因之一。 请注意:虽然一般来说,多样性的数据对于训练一个通用的 LLM(Large Language Model,大规模语言模型)是重要的,但特定的预训练数据分布,则会对...
这可能导致 BLOOM 性能更差。作为对比,GPT3 来自 Common Crawl 语料的占比则要高得多,而它们是多样的和来自广泛领域的,这也可能是 GPT-3 能够作为首个通用聊天机器人 ChatGPT 的基础模型的原因之一。 请注意:虽然一般来说,多样性的数据对于训练一个通用的 LLM(Large Language Model,大规模语言模型)是重要的,但...
这个模型效果一般,但是它开源了 52k 条挺有价值的指令微调训练数据,它是用了一个用 ChatGPT 作为老师来生成更多训练数据的方法(paper 的名字是:SELF-INSTRUCT: Aligning Language Model with Self Generated Instructions)来训练的模型。同时,alpaca 是一个 LoRA 方法下的模型。self-instruct 这个...
这可能导致 BLOOM 性能更差。作为对比,GPT3 来自 Common Crawl 语料的占比则要高得多,而它们是多样的和来自广泛领域的,这也可能是 GPT-3 能够作为首个通用聊天机器人 ChatGPT 的基础模型的原因之一。 请注意:虽然一般来说,多样性的数据对于训...
第二步是基于人类反馈训练一个奖励模型(Reward Model)。比如InstructGPT中基于标注数据训练了一个排序模型。奖励模型将在第三部强化学习中提供反馈信号。奖励模型一般是一个较小的大语言模型,例如InstructGPT基于175B参数的GPT-3做调整,奖励模型采用6B的GPT3;GopherCite基于280B参数的Gopher做调整,奖励模型采用7B的Gophe...
这可能导致 BLOOM 性能更差。作为对比,GPT3 来自 Common Crawl 语料的占比则要高得多,而它们是多样的和来自广泛领域的,这也可能是 GPT-3 能够作为首个通用聊天机器人 ChatGPT 的基础模型的原因之一。 请注意:虽然一般来说,多样性的数据对于训练一个通用的 LLM(Large Language Model,大规模语言模型)是重要的,但...
还有OpenAI 10位作者合写的论文《Scaling Laws for Neural Language Models》；Microsoft 14位作者合写的GPT-4论文《Sparks of Articial General Intelligence：Early experiments with GPT-4》；Meta 11位作者合写的论文《LLaMA：Open and Efficient Foundation Language Models》，LLaMA是一个值得关注的大模型，因为Meta...