【方法】 通过分析ChatGPT的发展过程和技术原理，探讨指令微调、数据采集与标注、基于人类反馈的强化学习等模型构建方法对大语言模型产生的影响。分析当前多模态大模型构建过程中遇到的关键科学问题，并借鉴ChatGPT的技术方案，探讨多模态大模型未来的发展发展思路。【结论】 ChatGPT为预训练大模型向下游任务的发展提供了良...
【方法】 通过分析ChatGPT的发展过程和技术原理,探讨指令微调、数据采集与标注、基于人类反馈的强化学习等模型构建方法对大语言模型产生的影响。分析当前多模态大模型构建过程中遇到的关键科学问题,并借鉴ChatGPT的技术方案,探讨多模态大模型...
ChatGPT由生成式预训练模型(Generative Pretrained Transformer,GPT)GPT-3.5微调而来,在GPT-3.5的基础上,科学家们引入了基于人类反馈的强化学习技术[5-6](Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)对模型进行微调,而这一方法提供了一种能够有效对齐预训练大模型和人类意图的良好范式。ChatGPT的成功为生成式大...
ChatGPT由生成式预训练模型(Generative Pretrained Transformer,GPT)GPT-3.5微调而来,在GPT-3.5的基础上,科学家们引入了基于人类反馈的强化学习技术[5-6](Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)对模型进行微调,而这一方法提供了一种能够有效对齐预训练大模型和人类意图的良好范式。ChatGPT的成功为生成式大...