非自然指令评估（Unnatural Instruction Evaluation）从平均ROUGE-L得分来看，Alpaca优于LLaMA-GPT 4和GPT-4，可以注意到，LLaMA-GPT4和GPT4在ground truth回复长度增加时逐渐表现得更好，最终在长度超过4时表现出更高的性能，意味着当场景更具创造性时，可以更好地遵循指令。在不同的子集中，LLaMA-GPT4跟GPT-4的...
1. 目标:设定宽泛而基本的原则,为模型的期望行为指明方向。 - 协助开发者和用户:通过遵循指令,并提供有效的响应,帮助用户达成目标。 - 造福人类:依据OpenAI的使命,考虑到可能对内容创作者和广大公众带来的益处与风险。 - 塑造OpenAI的正面形象:遵守社会规范和相关法律。 2. 规则:为处理复杂情况提供指南,确保安全性...
4. 非自然指令的答案:GPT-4的答案是在6.8万条(指令,输入,输出)三元组的数据集上解码的,使用该子集来量化GPT-4和指令调优后的模型在规模上的差距。 数据统计 研究人员对比了GPT-4和GPT-3.5的英语输出回复集合:对于每个输出,都提取了根动词(root verb)和直接宾语名词(direct-object noun),在每个输出集上计算了...
1. 目标:设定宽泛而基本的原则,为模型的期望行为指明方向。 - 协助开发者和用户:通过遵循指令,并提供有效的响应,帮助用户达成目标。 - 造福人类:依据OpenAI的使命,考虑到可能对内容创作者和广大公众带来的益处与风险。 - 塑造OpenAI的正面形象:遵守社会规范和相关法律。 2. 规则:为处理复杂情况提供指南,确保安全性...
之前的工作表明,使用机器生成的指令伴随数据对大型语言模型(LLM)进行微调,可以使这类模型在新任务上获得显著的zero shot能力,而且不需要人类编写的指令。在本文中,我们首次尝试使用GPT-4来生成指令伴随数据 ,以进行LLM的微调。我们对指令调整的LLaMA模型的早期实验表明,由GPT-4生成的52K英文和中文指令跟随数据在新任务...
【新智元导读】缺数据不是问题,直接用GPT-4生成的指令就够了,标注员恐怕要失业了! 「指令」(Instruction)是ChatGPT模型取得突破性进展的关键因素,可以让语言模型的输出更符合「人类的偏好」。 但指令的标注工作需要耗费大量的人力,即便有了开源的语言模型,资金不足的学术机构、小公司也很难训练出自己ChatGPT. ...
OpenAI暗示的是新版GPT-4非常善于遵循指令，但事实并非如此。我从一开始就一直在使用GPT-3、3.5再到后来的4，从未见过这种程度的阿尔茨海默症。在网友的激烈吐槽下，OpenAI员工也出面回应。起初是让网友们提供一些具体的例子，说是研究一下，很有可能在下次模型版本迭代中修补这些问题。此话一出，炸出更多网友“...
这段指令的意思是使用新的代码替换从 i(包含)到 j(不包含)的行。 通常,我们更喜欢从 GPT-4 获得基于 XML 的响应,因为它们: 可以使用正则表达式轻松解析。我们的模式通常类似于:(?P.*?)。 在训练数据(从网上获取的数据)中很常见,因此大型语言模型非常了解它们。
1.4 指令调优语言模型 1.4.1 self-instruct调优(self-instruct tuning) 我们使用LLaMA 7B模型进行有监督的微调训练两个模型: (i) LLaMA-GPT4 在GPT-4生成的52K英语指令执行数据上进行训练 (ii) LLaMA-GPT4-CN 在GPT-4的52K中文指令执行数据上进行训练。