基于规则的奖励模型(Rule-based Reward Model,RBRM)是一组zero-shot迷你GPT-4分类器,根据预定义的规则为特定动作或事件分配奖励。在这种模型中,奖励是根据事先定义的一组规则确定的,而不是从数据中学习得到的。这些分类器在RLHF微调期间为GPT-4策略模型提供额外的奖励信号,以正确的输出行为为目标进行训练,例如拒绝...
15、推测式解码（Speculative Decoding）：OpenAI 可能在 GPT-4 的推理过程中使用了推测式解码技术（不确定是否 100%）。这种方法是使用一个更小更快的模型提前解码多个 token，并将它们作为单个 batch 输入到一个大型的预测模型（oracle model）中。如果小型模型对其预测是正确的，大型模型将会同意，我们可以在单个 ...
基于规则的奖励模型(Rule-based Reward Model,RBRM)是一组zero-shot迷你GPT-4分类器,根据预定义的规则为特定动作或事件分配奖励。在这种模型中,奖励是根据事先定义的一组规则确定的,而不是从数据中学习得到的。这些分类器在RLHF微调期间为GPT-4策略模型提供额外的奖励信号,以正确的输出行为为目标进行训练,例如拒绝...
2023年1月4日之前，使用其他较旧模型（例如text-davinci-003）的开发人员应通过在API请求的“model”参数中指定gpt-3.5-turbo-instruct，完成手动升级其工具集成。gpt-3.5-turbo-instruct是一种InstructGPT风格的模型，其训练方式与text-davinci-003类似。这个新模型是Completions API中的直接替代品，在未来几周内...
OpenAI非常重视GPT-4的安全性和伦理问题。为防止模型生成有害内容和偏见,GPT-4采用了模型调优(Model Tuning)技术,可以更好地控制输出。 此外,OpenAI正在与社区合作,研究如何实现算法公平性、防止滥用、保护隐私等,确保GPT-4的负责任使用。 社会影响与未来趋势 ...
GPT-4的安全流水线包括两个主要部分:一组额外的安全相关RLHF训练提示,以及基于规则的奖励模型。基于规则的奖励模型(Rule-based Reward Model,RBRM)是一组zero-shot迷你GPT-4分类器,根据预定义的规则为特定动作或事件分配奖励。在这种模型中,奖励是根据事先定义的一组规则确定的,而不是从数据中学习得到的。这些...
“多模态”比较好理解，简单来说，就是指模型可以处理多种结构/类型的数据，例如GPT-4，它既可以处理你输入的文本，也可以处理你上传的图片。而“大模型”，其实目前还没有一个明确的定义，一般来讲它是指“Foundation Model”，又译作“基础模型”，它最大的特点就是“大规模”。“大模型”往往包含了上亿的...
然而，即使是 GPT-4 给出的解释也比人类差，这表明还有改进的余地。改变被解释模型（explained model）的架构。用不同的激活函数训练模型提高了解释分数。OpenAI 表示，他们正在将 GPT-4 编写的对 GPT-2 中的所有 307,200 个神经元的解释的数据集和可视化工具开源。同时，他们还提供了使用 OpenAI API 上公开可用...
Sharon Zhou 表示：「GPT-4 最近几周的性能下降很可能与训练和 OpenAI 推出的小型专家 GPT-4 模型有关。当用户测试它时，我们会问很多不同的问题。它不会回答得很好，但它会从我们那里收集数据，并且会改进和学习。」https://www.businessinsider.com/openai-gpt4-ai-model-got-lazier-dumber-chatgpt-2023-7 ...
base_model: mlabonne/AlphaMonarch-7B experts: - source_model: mlabonne/AlphaMonarch-7B po...