InstructGPT

原创 已于 2025-02-20 18:48:35 修改 · 192 阅读 · 0 ·
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#人工智能

于 2023-08-21 16:15:47 首次发布
InstructGPT原理与代码实例讲解
AI天才研究院
10-05 1397
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。近年来，基于深度学习的预训练语言模型（Pre-trained Language Models，PLMs）如BERT、GPT-3等，在众多NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而，这些模型在特定领域或特定任务上的泛化能力仍然有限，难以满足实际应用中的个性化需求。
ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT
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本篇ChatGPT笔记会全力做到，通俗易懂且循序渐进(尽最大努力让每一个初学者哪怕是文科生都能没有障碍的读懂每一字一句、每一个概念、每一个公式) 一方面，对于想了解ChatGPT背后原理和如何发展而来的，逐一阐述从GPT/GPT2/GPT3到强化学习、PPO算法，最后再到instructGPT、ChatGPT、SeqGAN 且本文之前，99%的文章都不会把PPO算法从头推到尾，本文会把PPO从零推到尾，按照“RL-策略梯度-重要性采样(重要性权重)-TRPO(增加信任区域和KL散度约束)-PPO”的顺序逐步
InstructGPT模型论文解读
十一月廿七风雨大作
04-12 1273
使LLM更大并不一定能够让它在遵循用户意图方面表现得更好。例如，大型语言模型可以生成不真实、有毒或对用户根本没有帮助的输出。OpenIA收集了一组由标注员编写的提示和通过 OpenAI API 提交的提示作为数据集，使用监督学习用这个数据集对 GPT-3 进行微调。然后，又收集了一个对模型输出进行排名的数据集，使用人类反馈的强化学习（RLHF）用这个数据集进一步微调模型。OpenAI将得到的模型称为 InstructGPT。
InstructGPT学习
银晗的学习博客
06-29 609
监督学习先让GPT-3有一个大致的微调方向，强化学习用了AC（Actor-Critic）架构里面的PPO（Proximal Policy Optimization）更新方法来更新GPT-3的参数。PPO是OpenAI的baseline method，可以说使用PPO是InstructGPT非常自然的一个选择。InstructGPT的这种训练方法的提出就是。
论文精读-InstructGPT
qq_45630686的博客
06-30 752
根据验证集上的RM分数，选择最终的SFT模型。作者发现，训练更多的epochs尽管会产生过拟合，但有助于提高后续步骤的RM分数（这个模型用于后续模型的初始化，而不是直接拿来用，过拟合一点没关系）用强化学习算法PPO，在强化学习中，模型叫做policy，所以文中的RL Policy，其实就是 GPT-3 模型，当policy做了一些action之后（输出Y），环境会发生变化。step3，继续微调前面训练好的SFT，使得其生成的答案能够得到一个尽量高的分数，并将生成的答案放入RM中继续去优化SFT的参数。
InstructGPT论文解读
sunghosts的专栏
06-23 1124
上图可以看出InstructGPT(PPO-ptx)及变体（variant trained without pretraining mix）(PPO)显著优于GPT，1.3B的InstructGPT优于175B的GPT，SFT作为RLHF第一阶段的模型效果比GPT好。当然结果是由人来评价的。SFT: 对话数据微调基座语言模型，RM: 评分数据微调RM模型PPO: SFT模型生成答案，RM模型评分，PPO算法对SFT模型强化学习，进一步改进生成效果下图就是3个阶段。
大模型学习笔记 - InstructGPT中的微调与对齐
m0_37531129的博客
08-04 2424
LLM 我们不一定要预训练模型，但是一定要会微调。InstructGPT更是微调的最经典的文章。这里详细介绍InstructGPT的微调技术。
大语言模型原理与工程实践：InstructGPT
AI大模型应用之禅
06-08 817
大语言模型原理与工程实践：InstructGPT 1. 背景介绍 随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型(Large Language Model, LLM)已经成为当前最具影响力的技术之一。作为自然语言处理(Natural Language Processing, NL
论文精读--InstructGPT
m0_73202283的博客
05-23 1211
增大语言模型的规模并不一定能使其更好地遵循用户的意图。例如，大型语言模型可能生成不真实、有毒或对用户毫无帮助的输出。换句话说，这些模型与用户并不一致。在这篇论文中，我们展示了一种通过使用人类反馈进行微调的方式来使语言模型与用户意图保持一致的方法，这适用于广泛的任务。从标注者编写的提示和通过 OpenAI API 提交的提示开始，我们收集了标注者展示所需模型行为的演示数据集，并使用这些数据集通过监督学习来微调 GPT-3。
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