3. InstructGPT/ChatGPT的性能分析 3.1 优点 3.2 缺点 3.3 未来工作 3.4 InstrcutGPT/ChatGPT的热点话题解答 4. 总结 前言 GPT系列是OpenAI的一系列预训练文章,GPT的全称是Generative Pre-Trained Transformer,顾名思义,GPT的目的就是通过Transformer为基础模型,使用预训练技术得到通用的文本模型。目前已经公布论文的...
1与GPT-3的输出相比,标注者明显更喜欢InstructGPT的输出。因为InstructGPT的输出更合适,更能遵循指令中定义的明确约束。 2 Held-out标注人员,对InstructGPT的评价与提供训练数据的标注者一致。因此,InstructGPT是学到了普遍的价值观,而不是拟合标注者的价值观。 3与GPT-3相比,InstructGPT说真话的概率更高,毒性降低...
Qwen2.5-14B-Instruct-GPTQ 量化模型 主要依赖 GPU 运行，量化技术虽降低了显存需求，但未提及支持纯 CPU 环境。若需部署，建议优先配置满足显存要求的 GPU，并通过 AutoGPTQ 工具优化性能。
同时,GPT3.5还引入了多任务学习、自监督学习等先进的训练技巧,增强了模型的泛化能力和生成效果。这些改进使得GPT3.5在处理自然语言任务时表现出更高的性能和更强的灵活性。 InstructGPT和ChatGPT则在应用场景和功能上与GPT3.5略有不同。InstructGPT主要针对教学场景,能够针对用户的问题或需求,提供逻辑清晰、内容详细的解...
显而易见,InstructGPT的输出结果比GPT-3以及用监督学习进行微调的模型都要高得多。模型输出的质量评级为1-7级(Y轴),不同的模型规模(X轴) 为了衡量InstructGPT的安全性,OpenAI在公开的数据集上使用一套现有的衡量标准。与GPT-3相比,InstructGPT产生的错误较少(TruthfulQA),而且有毒的结果也更少(RealToxicityPromp...
InstructGPT是一种基于语言模型的自然语言处理技术,旨在解决指令性任务(instructional tasks),例如问答、推荐、提示、教育等领域。其技术路线主要包括以下几个步骤: 数据收集:收集大规模的指令性文本数据,包括问答、教育、用户指南等。 数据预处理:对收集的数据进行预处理,包括分词、标记化、词干提取、停用词过滤、词向量...
在自然语言处理领域,InstructGPT与ChatGPT无疑是两颗璀璨的明星,它们不仅代表了当前人工智能技术的巅峰,更是人类集体智慧在现代科技中的集中体现。如果将ChatGPT视为人类智慧调教出来的一个大知识模型,那么InstructGPT则是在此基础上的进一步精进与升华。 ChatGPT,这款由OpenAI在2022年11月推出的基于Transformer架构的大...
编辑于 2024年10月10日 09:23 【InstructGPT 论文精读【论文精读·48】-哔哩哔哩】【视频标记点 43:47】 https://b23.tv/yW3cSmv 分享至 投诉或建议评论 赞与转发0 0 0 0 0 回到旧版 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁...
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2') tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') ``` 其中,'gpt2'是指预训练模型的名称,也可以选择其他名称或版本。 3. 生成文本 加载预训练模型后,就可以使用GPT生成文本了。可以通过以下代码生成一段长度为50的文本: ```python input_text = "The...
模型地址:https://huggingface.co/MaziyarPanahi/Meta-Llama-3-70B-Instruct-GPTQ对本地搭建有兴趣的可以参考:https://www.bilibili.com/read/readlist/rl823654系统环境:硬件:22G魔改2080ti*8 超微4029 CPU: 6133 内存256G推理框架:vlllm0.4 post1结, 视频播放量 5