文献阅读：Training language models to follow instructions with human feedback

InstructGPT：优化GPT3，增强语言模型的指令跟随能力
最新推荐文章于 2025-03-03 17:20:13 发布
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#InstructGPT #ChatGPT #RLHF #LLM #OpenAI

文章介绍了OpenAI的InstructGPT，它是对GPT3的改进，通过引入标注数据的微调和强化学习，提升了模型遵循人类指令的能力。InstructGPT采用了类似GoogleFlan的方法，使用多任务标注数据进行训练，并结合人工交互数据进行优化。实验结果显示，模型在指向性和准确性上有显著提升，但仍然可能存在生成错误结果的问题。尽管如此，InstructGPT/ChatGPT的成功表明大型语言模型的潜力，尤其在微软等公司计划广泛应用的背景下。

1. 文献工作简介

这篇文章是OpenAI在上年提出的一篇对于GPT3的改进文章，提出了InstructGPT。

其主体的思路应该是借鉴了Google的Flan。Google的Flan这个工作中提出，使用标注数据对预训练模型进行Finetune，即使对于标注数据没有涉及的新的领域任务，模型的效果也是可以提升的，也就是说，对于大模型而言，使用标注数据进行finetune可以进一步提升模型的泛化性。

另外，在InstructGPT当中，除了引入了标注数据进行finetune之外，文中还加入了强化学习的方式，使

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论文阅读：Training language models to follow instructions with human feedback
CSPhD-winston的博客
12-08 1507
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，称为示例数据与监督学习：让人类标注员生成一些正确行为的示例，并使用这些示例来初步优化模型。比较数据与奖励模型：让标注员比较模型生成的多个输出，并将其排序，从中学到模型输出的优劣规则。强化学习优化：基于这些规则，使用强化学习算法进一步优化模型。
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 1083
本文根据论文介绍 InstructGPT的原理。
【大模型】Instruct GPT ：Training language models to follow instructions with human feedback
vivid
09-18 1116
论文：Training language models to follow instructions with human feedback链接：https://arxiv.org/abs/2203.02155。
【论文阅读】InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback
orangerfun的博客
03-22 9246
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；
InstructGPT 精简总结：Training language models to follow instructions with human feedback
weixin_43646592的博客
05-22 1902
InstructGPT 精简总结：Training language models to follow instructions with human feedback
10、InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback
小白的博客
02-21 1471
InstructGPT
论文阅读——《Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback》
Azperk的博客
03-03 1125
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 论文阅读
a_blade_of_grass的博客
06-14 1174
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。
Training language models to follow instructions with human feedback
m0_59402094的博客
04-18 1499
训练语言模型遵循人类反馈的指令
基于C语言与AG32VF303单片机的智能输液器控制系统设计（含ESP8266 WIFI模块、PCB及源码文档）
12-03
本设计实现了一种基于AG32VF303可编程逻辑器件与ESP8266无线通信模块的智能输液监控系统。该系统提供了完整的源代码、设计文档及印制电路板布局文件，适用于学术研究、教学实践或工程开发等应用场景。经过充分验证的程序代码具备较高的可靠性，可供后续扩展与二次开发参考。 系统硬件架构以AG32VF303为核心处理器，配合ESP8266模块构建无线通信链路。操作界面支持物理按键与移动终端远程控制两种交互模式，用户可根据实际需求灵活选择控制方式。主要功能模块包括：输液流速精确调节单元、药液温度恒温管理单元以及储液容器液位监测预警单元。 工程文件中已包含完整的电路板设计资料，可直接用于生产制造。该设计方案充分考虑了临床输液过程的实际需求，通过集成化的控制策略实现了输液参数的智能化管理。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文提出了一种针对自主多无人机系统的通信模式选择概率模型，该模型能够基于动态环境中实时采集的数据进行智能决策，有效提升多无人机在协同作业中的协作效率与任务执行成功率。研究结合了不确定性因素的影响，采用Matlab实现算法仿真，构建了适应复杂环境变化的通信机制，重点解决了多无人机系统在动态环境下通信稳定性与可靠性的问题，具有较强的实用性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论、通信系统或无人机相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真的科研人员及研究生；适用于从事多智能体系统、无线通信优化或协同控制方向的研究者。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同任务中的通信【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）资源动态分配与模式切换；②为应对动态环境干扰下的通信中断问题提供决策支持；③提升复杂场景下无人机集群的任务完成率与系统鲁棒性； 阅读建议：建议结合Matlab代码深入理解模型实现细节，重点关注概率决策机制与实时数据处理流程，可进一步扩展至其他多智能体系统通信优化场景进行二次开发与验证。
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文主要围绕UWB-IMU与UWB定位技术的对比研究展开，基于Matlab代码实现，结合状态估计算法（如UKF、AUKF等）对两种定位方式的性能进行分析与比较。研究重点在于通过数据融合提升定位精度与稳定性，尤其适用于复杂环境下的高精度定位需求。文中提供了完整的仿真代码和实现方法，便于读者复现与扩展应用。此外，文档还列举了大量相关科研方向和技术服务内容，涵盖机器学习、信号处理、路径规划、电力系统等多个领域，展示了广泛的技术支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事定位技术、状态估计、传感器融合或相关科研UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度室内定位系统的设计与优化；②开展UWB与IMU融合定位算法的研究与验证；③学习和掌握卡尔曼滤波（如UKF、EKF）在实际定位问题中的应用；④为科研项目提供算法仿真支持和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注数据融合策略与状态估计实现过程，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路。注意区分纯UWB与UWB-IMU融合方案的性能差异，深入理解IMU在补偿UWB信号缺失方面的关键作用。
基于Flask框架构建的弹幕微电影在线播放与互动平台_集成用户注册登录电影分类展示收藏评论弹幕实时发送与显示会员特权后台管理权限控制电影数据爬取与入库个人中心电影.zip
12-03
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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
12-03
内容概要：本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开，涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制，并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术，提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用，如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法，以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解，展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群：具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础，从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生；熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模；②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题；③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率；④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程，关注算法实现细节与仿真结果分析，同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
谷粒商城是一个完整的大型分布式架构电商平台项目它全面涵盖了微服务架构下的各项核心技术旨在通过实战演练帮助开发者掌握高并发高可用的企业级电商系统开发能力_该项目以电商业务为核心.zip
12-03
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微信小程序菜谱系统源码：含推荐、分类、列表与详情功能模块
12-03
该微信小程序专注于提供烹饪指导服务，其核心功能模块涵盖个性化食谱推送、系统化类别划分、结构化菜单陈列以及详尽的制作步骤解析。平台通过算法分析用户偏好，实现定制化内容推荐；同时依据食材类型、烹饪难度及菜系流派进行多维度分类，便于用户精准检索。每个食谱均附有高清图文教程、精确配料比例、分阶段操作指南及营养构成分析，确保烹饪过程的可靠性与成功率。界面设计强调逻辑清晰与操作便捷，支持收藏、分享及进度跟踪等辅助功能，旨在构建一体化的数字厨房助手体验。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
（44页PPT）智慧农业业务模型.pptx
12-03
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【区块链技术】面向特定场景的轻量级共识机制设计与性能优化：物联网与供应链金融应用
12-03
内容概要：本文围绕特定应用场景下的区块链技术需求，设计并优化了一种轻量级区块链共识机制。通过对现有主流共识机制（如PoW、PoS、PBFT等）的分析，指出现有机制在性能、能耗和可扩展性方面的不足，进而提出适用于资源受限场景（如物联网、小型企业内部系统）的新型共识机制。论文详细阐述了该机制的设计原理、算法流程、安全性和轻量化特性，并通过仿真实验对其性能进行评估，验证了在吞吐量、延迟和资源消耗等方面的优化效果。最后通过原型系统实现或具体案例分析，展示了其在实际应用中的可行性与价值。; 适合人群：具备区块链基础知识，从事分布式系统、物联网或金融科技领域研究的研发人员及硕士层次以上学生。; 使用场景及目标：①为资源受限环境（如IoT设备网络）提供高效、低功耗的区块链共识解决方案；②提升特定行业私有链或联盟链系统的交易性能与部署灵活性；③支持对共识机制安全性与效率平衡有较高要求的应用场景。; 阅读建议：建议结合区块链底层原理与分布式系统知识进行深入研读，关注共识算法设计逻辑与实验对比数据，适合用于科研参考或工程化方案设计借鉴。
状态估计电力系统状态估计中的异常检测与分类（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开，重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值，如坏数据、拓扑错误和参数误差等，采用包括残差分析、加权最小二乘法（WLS）、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段，并结合实际算例验证方法的有效性。同时，文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用，强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类（Matlab代码实现）统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法；②学习并实现主流异常检测算法，提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力；③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解，重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比，宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
（139页PPT）集团战略管理规划方法论P139.pptx
12-03
（139页PPT）集团战略管理规划方法论P139.pptx
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