收集自使用 InstructGPT 早期版本的用户,第一版的 InstructGPT 只使用了标注人员写的 prompt 且只使用了 SFT。此外,需要明确的是,SFT 的 response 都是标注人员写的,RM 的 response 来自 SFT 模型。数据明细如下: 一些数据处理的细节: 通过是否有长公共前缀进行 prompt 去重。 每个用户最多采集 200 个 prompt,...
关键词:SFT(有监督微调)or Instruct-Tuning(指令精调),与RLHF(基于人类反馈的强化学习) 论文原文:【Arxiv】Training language models to follow instructions with human feedback 根据OpenAI 的博客,InstructGPT所用到的指令学习的方法和ChatGPT基本是一致的。所以这里就介绍InstructGPT这篇文章,一起看看ChatGPT的原...
5、虽然在整个过程中进行了人工标注,但是标注这个事情非常有主观性,因为是写一段文字或者是判断两段话的好坏,作者找了一些没有标注数据参与训练的标注人员,只是从结果的角度去评估 InstructGPT 的话他们还是觉得 InstructGPT 要比 GPT-3 好一些(人与人之间的喜好是有一定的相关性的) 6、作者将 GPT-3 在 Instruc...
ChatGPT的论文尚未放出,也不知道会不会有论文放出,但是根据公开资料显示,其训练方式,跟OpenAI之前的一个工作——InstructGPT基本无异,主要是训练数据上有小的差异,因此我们可以从InstructGPT的论文中,窥探ChatGPT强大的秘密。本文主要(粗略)解读一下InstructGPT的论文——Training language models to follow instructions...
openai关于ChatGPT的论文暂时还没有出来,不过ChatGPT用到的技术和InstructGPT一样的技术,区别是InstructGPT是在GPT3上微调,ChatGPT是在GPT3.5上微调。 06:59 标题 InstructGPT论文发表在2022年3月4号,标题是《训练语言模型使得它们能够服从人类的一些指示》。
此外,InstructGPT模型在真实性上表现出了改进,并减少了有害输出的生成,同时在公共NLP数据集上的性能回退最小化。尽管InstructGPT仍会犯一些简单的错误,我们的结果表明,通过人类反馈进行微调是一个有前景的方向,可以使语言模型与人类意图对齐。 论文标题:Training language models to follow instructions with human feed...
InstructGPT论文的出现,为我们提供了一种有效的解决方案。 InstructGPT是由OpenAI开发的一种大型语言模型,其参数规模达到了1750亿。然而,仅仅依靠模型规模的增大并不能保证其输出的质量和与用户意图的对齐。为了解决这一问题,研究人员在InstructGPT的开发过程中引入了人类反馈的机制。 首先,研究人员通过收集标注员编写或...
InstructGPT论文为我们提供了一种有效的方法,通过强化学习对模型进行微调,使其在特定领域表现出色。 InstructGPT的核心思想是强化学习(RLHF)。它通过三个主要步骤来实现模型的优化和调教:监督式学习微调、训练奖励模型和训练强化学习模型。 首先,监督式学习微调是为了解决数据量和泛化能力的问题。在大型语言模型的训练中...
InstructGPT 和ChatGPT之间有很多一脉相承之处。因此,吃透 InstructGPT 论文对于想要在 ChatGPT 方向上做些工作的同学来说将大有裨益。 在ChatGPT 走红之后,很多关注技术的同学都在问一个问题:有没有什么学习资料可以让我们系统地了解 ChatGPT 背后的原理?由于 OpenAI 还没有发布 ChatGPT 相关论文,这一问题变得棘...
InstructGPT论文详解(Training language models to follow instructions with human feedback,学习ChatGPT必看论文) 返回论文和资料目录 1.导读 继ChatGPT大火后,越来越多人想了解ChatGPT相关技术。OpenAI官网虽然没有给出ChatGPT足够详细的信息,但给出了一篇推荐阅读论文InstructGPT,经过对比,可以发现两者...