论文阅读：Training language models to follow instructions with human feedback

已于 2025-04-20 21:39:25 修改
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分类专栏： 论文阅读 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
于 2024-12-08 16:22:38 首次发布
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Training language models to follow instructions with human feedback

LLMs之InstructGPT：《Training language models to follow instructions with human feedback》翻译与解读

https://arxiv.org/pdf/2203.02155

b站视频：https://www.bilibili.com/video/BV17Bc9e6EzG/

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摘要

这篇论文的目标是通过引入一种基于人类反馈的训练方法，来让语言模型更好地按照用户意图行事。这是因为大规模语言模型虽然强大，但有时候会生成不准确、有偏见或者对用户无帮助的内容，这说明它们和用户的需求之间存在一定的“错位”。论文提出了一个新方法，将 GPT-3 进行优化ÿ

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【大模型】Instruct GPT ：Training language models to follow instructions with human feedback
vivid
09-18 892
论文：Training language models to follow instructions with human feedback链接：https://arxiv.org/abs/2203.02155。
Training language models to follow instructionswith human feedback
靓仔沾点健忘症，写给时间下游的自己
08-30 1865
我们在图2中展示了这一过程。这个过程。
【论文阅读】InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback
orangerfun的博客
03-22 8915
把语言模型变大并不意味着会让模型更好的理解用户意图，例如大的语言模型会生成一些不真实、有害的、没有帮助的输出给用户，换句话说，这些模型并没有和用户的意图对齐（aligned）。在这篇论文中我们展示了通过使用用户反馈来微调模型的方法，从而使得语言模型在一系列任务上与用户意图对齐。首先通过人工撰写和OpenAI API两种方式收集问题(prompts)，然后人工来写这些问题的答案，从而构建成一个数据集，再使用这些数据集对GPT3进行有监督的微调；
论文阅读——《Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback》
Azperk的博客
03-03 874
RLHF（基于人类反馈的强化学习）已经成为现代大型语言模型的核心训练方式。本论文不仅提供了一种提高 AI 指令跟随能力的方法，还对后续的 ChatGPT、GPT-4 乃至未来的 AI 发展起到了至关重要的作用。🚀开放问题：你认为未来的 AI 是否应该完全依赖人类反馈训练？如何更好地提升 AI 的可靠性？欢迎在评论区交流！
Training language models to follow instructions with human feedback
m0_59402094的博客
04-18 1380
训练语言模型遵循人类反馈的指令
#Paper Reading# Training language models to follow instructions with human feedback
John159151的专栏
02-21 3016
论文大体内容 本文主要提出了GPT-3.5（InstructGPT）模型，通过使用人类反馈的数据集进行监督学习（RLHF，即reinforcement learning from human feedback），对GPT模型进行Fine-tune，来达到预期效果。
Training language models to follow instructions with human feedback 论文阅读
a_blade_of_grass的博客
06-14 1061
语言模型越大并不意味着它能更好的理解用户的意图，因此在这篇论文中，展示了根据人的反馈对模型进行微调，使得语言模型能够在各种人物上更好的理解用户的意图。在评估中，1.3B参数的InstructGPT模型的输出比175B GPT-3的输出更受欢迎，尽管参数少了100倍。此外，InstructGPT模型虽然在公共的数据上的效果有所降低，但是真实性和减少有害方面生成的能力提升。论文表明，尽管InstructGPT仍然会犯一些简单的错误，但根据人类反馈进行微调是能够理解人类意图的一个有效的方式和方向。
论文笔记--Training language models to follow instructions with human feedback
weixin_38124427的博客
05-04 705
GPT系列论文阅读之InstructGPT——ChatGPT的前身
【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback A部分
m0_48948682的博客
04-30 1582
InstructGPT 技术报告 A部分
Training language models to follow instructions with human feedback翻译
nopSled
12-08 4616
可以通过“提示”并给定一些任务样例作为输入，大型语言模型（LMS）可以被用来执行一系列自然语言处理（NLP）任务。但是，这些模型经常表现出一些不期望行为，例如伪造事实，生成偏见或有毒文本，或者根本不遵守用户指令。这是因为用于训练大型LM的目标（token预测）与“遵守对用户有帮助，且安全的指令”这一目标不同。因此，我们认为语言建模的目标是未被对齐的。避免这些意外行为对于在数百个应用中部署和使用的语言模型尤其重要。我们通过让语言模型满足用户的意图来训练。
《Training language models to follow instructions with human feedback》--中文翻译
11-08 435
通过给定一些输入的示例，大语言模型可以通过提示完成一系列NLP任务。但是，这些模型往往表现出意想不到的行为，编造事实、生成有偏见或有毒的文本，或者根本不遵循用户指令。这是因为最近许多大型LMs预测互联网网页上的下一个token所使用的语言建模目标与“帮助和安全地遵循用户的指示”的目标不同。因此，我们认为语言建模的目标是错位的。避免这些意外行为对于部署和使用在数百个应用程序中的语言模型来说尤其重要。
LLMs之InstructGPT：《Training language models to follow instructions with human feedback》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
04-03 5198
​ LLMs之InstructGPT：《Training language models to follow instructions with human feedback》翻译与解读 目录 《Training language models to follow instructions with human feedback》翻译与解读 Abstract 1、Introduction引言 2、Related work相关工作 3、Methods a
InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback 原理详解
日常学习与专研的记录
08-16 903
本文根据论文介绍 InstructGPT的原理。
ChatGPT基于的InstructGPT论文中文翻本
Beauty2023的博客
10-21 1847
论文名称：Training language models to follow instructions with human feedback 中文翻译：利用人类反馈训练语言模型遵循指示 摘要 使语言模型变得更大并不会本质上使它们更能够符合用户意图。例如，大型语言模型可能会生成不真实、有毒或对用户无帮助的输出。换句话说，这些模型与其用户不对齐。在本文中，我们展示了一种通过人类反馈对语言模型进行微调，从而使其在各种任务上与用户意图保持一致的方法。我们从一组由标注者编写的提示和通过OpenAI A
10、InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback
小白的博客
02-21 1355
InstructGPT
【论文学习】InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback
weixin_50833696的博客
03-22 900
把语言模型做大并不会使它们更好地遵循人类的意图。由于语言模型的输出的灵活性，它们可能生成一些不真实的、有毒的或是对用户没有帮助的输出。也就是说模型并不能和用户站在同一边。在这篇论文里，研究者通过以人类的反馈对模型进行微调来使得模型能够遵循用户的意图。从标注的prompts和通过OpenAI API提交的prompts里，研究者收集了一个标注者的演示的数据集，演示内容是想要模型学习到的一些行为，然后用这个数据集对GPT-3做微调。
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