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: ...
可以看到，它标注了每一个中间模型是经过哪些技术（如代码微调、SFT/FeedME等）一路从最初的GPT-3进化到3.5再到如今的4。这些技术具体起到了多大影响，从davinci到gpt-4-0613，字节对每代GPT的数学、编码、推理等7大能力全部测了个“底朝天”。1. SFT：早期GPT进化的推动者 首先，在GPT-3系列中，最初的d...
GPT-3、GPT-4和ChatGPT都属于OpenAI的Generative Pre-trained Transformer（即GPT）系列模型，它们在自然语言处理(NLP)任务中具有出色的表现，却又各有不同。GPT-3：2020年6月11日，Open AI宣布了第三代GPT模型——GPT-3语言模型，该模型拥有1750亿个参数，是当前最大的GPT版本之一。它能完成如机器翻译、问答、...
刚刚OpenAI宣布，允许用户创建自定义版的GPT-3。而且步骤非常简单，只需一行命令就能实现！经过微调（fine-tuned），定制版的GPT-3在不同应用中的提升非常明显。OpenAI表示，它可以让不同应用的准确度能直接从83%提升到95%、错误率可降低50%。解小学数学题目的正确率也能提高2-4倍。这样一来，踩在巨人的肩膀上、...
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...
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。
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...
正是基于GPT-3这样的里程碑式进展，OpenAI继续推进其发展蓝图，旨在探索和实现更高级别的AI智能。随着GPT-3.5的推出以及对未来GPT-4和GPT-5的规划，OpenAI正在一步步靠近其宏伟的目标：开发出能够执行任何智力任务的AGI，并在这一过程中，始终保持对AI安全性和道德性的高度重视。通过这些努力，OpenAI不仅在技术上...
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。