OpenAI 通过训练一个1750亿参数的自回归语言模型,即 GPT-3,来测试这一假设,并测量它的上下文学习能力。具体来说,在 NLP 数据集上对 GPT-3 进行了评估,以及几个旨在测试快速适应训练集中不太可能直接包含的任务的新颖任务。对于每个任务,在3种条件下评估GPT-3的性能: ...
OpenAI 指出，这是因为原版 GPT-3 的训练语料数据来自全网，并且模型的设计功能就是根据现有单词预测下一单词，它的任务不是“根据用户的需要，安全地完成语言任务”。也即，原版的 GPT-3 模型并没有和用户“对齐”(align)。在新模型的训练中，OpenAI 采用了一种已经存在的训练技巧，从人类反馈中进行强化学习 (re...
后者是GPT3.5的基座模型，它是在GPT3的基础上使用RLHF+代码训练的结果，也就是文本和代码混合预训练。可以看到，它大幅超越GPT-3（不止是编码能力）、在一些推理任务上（如BBH）表现甚至可以超过后面的gpt-3.5-turbo-0613。作者表示：这表明预训练加入代码数据可以全面提升LLM的能力，尤其是推理能力。4、“跷跷板...
近日，OpenAI训练了一个新系统，可解决小学数学题，称其提升了GPT-3的逻辑推理问题。自去年6月11日以来，OpenAI公布GPT-3语言模型，GPT-3成为OpenAI的旗舰语言生成算法，参数规模达1750亿，在文本生成上与人类写作相媲美。三个月后，OpenAI 又推出用于数学问题的 GPT-f，利用基于 Transformer 语言模型的生成能力进行...
但这回，OpenAI要拿这些应用题去考考自家的当家模型，GPT-3。成绩很喜人啊！新方法可以解决小学数学问题，60亿参数的GPT-3采用新方法，准确率直接翻倍，甚至追平了1750亿参数，采用微调方法的GPT-3模型。更重要的是，一个9-12岁的小孩子在测试中得分为60分，而采用新方法的GPT-3在同样的问题上可以拿到55分，...
最近总结梳理了GPT系列的模型的一些关键技术,我接触GPT还是GPT3比较火的时候,当时认为生成式Decoder还在Toy阶段,只能干一些简单的任务,到了2023年,Decoder模型成为了LLM的主流,然后一系列围绕LLM的显存优化,分布式训练技术就出来了,模型的size增大以后,做的事情就非常多了,甚至有了AGI的能力,效果也很惊艳。下面先用一...
字节给OpenAI所有大模型来了个“开盒”操作。 结果还真摸清了GPT-4进化路上一些关键技术的具体作用和影响。 比如: SFT是早期GPT进化的推动者 帮助GPT提升编码能力的最大功臣是SFT和RLHF 在预训练中加入代码数据则提升了后续GPT版本的各方面能力,尤其是推理…… ...
智东西12月17日消息，本周四，OpenAI基于AI模型GPT-3发布了WebGPT，该模型可在线搜索问题组织答案，并添加引用来源，更准确地回答开放式问题。在回答问题时，WebGPT可以通过浏览器进行搜索，在不同链接中寻找相关答案，并在最后组织答案时，将引用来源标注上去，使得答案来源的准确性有迹可循。2020年6月，OpenAI公开了...
这一过程让 GPT-3 的行为与特定人群（主要是 OpenAI 的标注者和研究人员）的既定偏好保持一致，而不是更广泛的「人类价值」概念。他们将得到的模型称为 InstructGPT。在面对同一指令（用几句话向一个 6 岁的孩子解释一下登月）时，InstructGPT 给出了如下的输出结果：研究者主要通过让标注者对测试集上的模型输出...