ChatGPT原理详解+实操

本文介绍了ChatGPT的核心——instructGPT的三步走原理,包括SFT(有监督精调)、奖励模型训练和PPO强化学习。文章详细阐述了SFT的过程,通过示例数据展示了如何进行模型精调,并提供了相关的代码实现。

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ChatGPT已近火了快大半年了,从去年刚出来的时候小编就关注了一下,也具体的使用过,然后就惊为天人,再然后就没有然后了,因为小编那段时间沉迷于AIGC了。ChatGPT今年开年后更是火的一塌糊涂,无论是行业内还是行业外的人,都在对这个东西进行炒作。那么,玩也玩过了,是不是可以了解一下其内部原理呢?小编就在这班门弄斧试着用通俗的话术来解释一下ChatGPT背后的原理,虽然小编不做生成任务,但也试着了解了一下,望各位大佬勿喷!!!

InstructGPT模型结构

谈到ChatGPT肯定是绕不开instructGPT的,或者说ChatGPT的内核就是instructGPT。那么,想要了解ChatGPT,就是直接了解instructGPT,instructGPT分为如下三大步:

  • SFT:生成模型GPT的有监督精调 (supervised fine-tuning)
  • RM:奖励模型的训练(reward model training)
  • PPO:近端策略优化模型( reinforcement learning via proximal policy optimization)

下面根据这三大步分为三个Step进行讲解以及实操。

SFT(supervised fine-tuning)原理

其实这一步没啥好说的,主要的东西还是大量的Prompt数据,GPT模型通过有监督的Prompt数据进行精调,其实就是做next token prediction任务。然后用精调后的模型对每个输入的[文本+prompt]进行generate,生成4~9个输出,并且进行解码
操作。具体的模型流程如下图所示:



SFT流程图
 

这一步的原理比较简单,难的是数据问题,需要大量的有监督Prompt文本,这里使用一个文本进行展示。

SFT代码实操

  • 数据准备

这里以一条数据为例,数据如下所示:

Raw DataPromptLabel
我们去成都旅游,必须要去的地方是大熊猫繁殖基地。大熊猫是一种有黑白斑纹的动物。
我们去成都旅游,必须要去的地方是大熊猫繁殖基地。大熊猫是中国特有种,主要栖息地是中国四川、陕西和甘肃的山区。
我们去成都旅游,必须要去的地方是大熊猫繁殖基地。大熊猫是已在地球上生存了至少800万年,被誉为“活化石”和“中国国宝”即国兽,世界自然基金会的形象大使,是世界生物多样性保护的旗舰物种。
我们去成都旅游,必须要去的地方是大熊猫繁殖基地。大熊猫是属于熊科、大熊猫属的哺乳动物。仅有二个亚种。雄性个体稍大于雌性。体型肥硕似熊、丰腴富态,头圆尾短,头躯长1.2-1.8米,尾长10-12厘米。

首先将以上数据形成一个输入列表,如下所示:

raw_data = "我们去成都旅游,必须要去的地方是大熊猫繁殖基地。"
prompt = "大熊猫是"
labels = ["一种有黑白斑纹的动物。","中国特有种,主要栖息地是中国四川、陕西和甘肃的山区。",
"已在地球上生存了至少800万年,被誉为“活化石”和“中国国宝”即国兽,世界自然基金会的形象大使,是世界生物多样性保护的旗舰物种。",
"属于熊科、大熊猫属的哺乳动物。仅有二个亚种。雄性个体稍大于雌性。体型肥硕似熊、丰腴富态,头圆尾短,头躯长1.2-1.8米,尾长10-12厘米。"]
combine_data = [raw_data+prompt+label for label in labels]2.

  • 初始化模型,对输入数据进行编码,这里采用的是GPT2模型,如下所示:

from torch.utils.data import Dataset
from transformers import Trainer, TrainingArguments
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# 模型加载
tokenizer = BloomTokenizerFast.from_pretrained('pre_train_model/gpt2')
model = BloomForCausalLM.from_pretrained('pre_train_model/gpt2')
# 自定义DataSet类
class Datasets(Dataset):
def __init__(self, sample):
super(Datasets, self).__init__()
self.sample = sample

def __getitem__(self, item):
res = {k: v[item] for k, v in self.sample.items()}
return res

def __len__(self):
return len(self.sample['labels'])
# 数据转换
combine_data_token = tokenizer.batch_encode_plus(
initial_data_,
max_length=256,
padding='max_length',
truncation=True,
return_tensors='pt'
)
# 将标签标签加入
combine_data_token['labels'] = combine_data_token['input_ids']
combine_data_token['labels'] = torch.where(
combine_data_token['labels']==0,
-100,
combine_data_token['labels']
)
# 模型训练保存
trainer_args = TrainingArguments("./model/", learning_rate=2e-5, weight_decay=0.01, num_train_epochs=10, auto_find_batch_size=True)
trainer = Trainer(model=initial_model, args=trainer_args, train_dataset=Datasets(initial_token_info))
trainer.train()
trainer.save_model()

  • 模型加载/生成

# 加载模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('./model')
# 处理输入数据
input_data = raw_input + prompt
input_datas = tokenizer.encode_plus(
input_data,
return_tensors='pt'
)
input_ids = input_datas['input_ids']
# 模型生成
result = model.generate(
input_ids=input_ids,
max_length=256,
do_sample=True, # 增加随机性
num_beams=5,
num_return_sequences=5, # 每个样本生成5个结果
no_repeat_ngram_size=3, # 防止重复的token
early_stopping=True # 提前停止
)

decode_tokens = tokenizer.batch_decode(
result,
skip_special_tokens=True
)

results = [i.replace(' ', '') for i in decode_tokens]

print("results",results)

结果如下所示:

我们去成都旅游,必须要去的地方是大熊猫繁殖基地。大熊猫是今世界上保存最完好的哺乳动物之一,也是世界自然保护联盟濒危物种红色名录的保护对象之一。在这里,你可以看到全世界最大的熊猫栖息地成都。成都是中国国家林业局直属的国家重点风景名胜区,是国家森林公园、国家湿地公园和国家地质公园的重要组成部分,是全国重点文物保护单位、全国生态文明建设示范区、中国红色旅游名城、国际生态旅游目的地和国际旅游岛建设先进区。地址:四川省成都市绵阳市成华区成都高新技术产业开发区成华大道1号乘车路线:成都绵阳都江堰雅
我们去成都旅游,必须要去的地方是大熊猫繁殖基地。大熊猫是我国唯一的国家二级保护动物,是世界上保存最完整的动物种群之一,也是我国第一个国家级自然保护区。我们是四川省的首批国家重点保护野生动物和珍稀动物基金会的成员,被誉为中国动物保护的摇篮和世界生物多样性保护基地,被中国科学院、中华人民共和国国家林业局授予全国生态文明建设示范区称号,被国务院批准为国家森林城市、国际生态旅游目的地。熊猫基地位于成都市双流区东南部,是国家aaaa级旅游景区,国家地理标志保护单位。熊猫栖息地为亚热带或热带的高山
我们去成都旅游,必须要去的地方是大熊猫繁殖基地。大熊猫是我国唯一的国家级自然保护区,也是世界上保存最完好的熊猫种群之一。它们栖息在亚热带或热带的高海拔草原上,生活
环境十分优越,是中国四大自然奇观之一,被誉为世界自然遗产和中国国家森林公园。熊猫栖息地主要分布在中国大陆的西藏、青海、甘肃、宁夏、新疆、内蒙古、山西、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、河南、安徽、湖北、湖南、江西、广东、海南、四川、云南、贵州、陕西等地。中国熊猫研究中心主任、中国科学院院士、国家自然科学基金委员会委员、中华全国工商业联合会副主席
我们去成都旅游,必须要去的地方是大熊猫繁殖基地。大熊猫是我国唯一的国家级自然保护区,也是世界上保存最完整、规模最大的野生动物种类繁多的地区之一,是中国国家重点保护的珍稀濒危动物及其栖息地和世界自然遗产的重要组成部分,被誉为中国最美丽的城市和世界生物多样性保护基地,被国际旅游组织评为全球生态旅游目的地。成都熊猫国家公园位于四川省甘孜藏族自治州,是国家aaaa级旅游景区,被《世界遗产名录》列为全国重点文物保护单位。目前,我国已建成国家森林公园、国家湿地公园和国家地质公园,国家林业局、国务院扶贫
我们去成都旅游,必须要去的地方是大熊猫繁殖基地。大熊猫是现存最大、保存最完整的动物,属于国家二级保护动物。熊猫种类繁多,分布广泛,主要分布在四川、云南、陕西、甘肃、宁夏、内蒙古、新疆、青海、吉林、辽宁、黑龙江、山西、江苏、江西、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、贵州、西藏、四川等省区市。它们的栖息地主要为亚热带或热带的(低地)湿润低地林、亚高山草原、高山湖泊、高原湿润山区和高原沼泽地等,常栖息在高海拔地区。在中国大陆,熊猫分布于四川省甘孜藏族自治州和青海省西宁市等地。雄性熊猫体长约1.5米

总结

至此,就完成了GPT2模型的有监督精调训练。可能有的读者会说,你这和instructGPT的SFT过程不一样,是有点不一样,但思路原理是一样的,而且笔者自己没有好的硬件设备,只能在小模型上试试水,而且笔者也没有大规模的高质量有监督数据

<think>好的,我现在需要帮助用户解决使用随机森林算法预测帕金森病情进展的问题,用户需要实现代码和优化方法。首先,我应该回顾用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息可以参考。 用户提到了引用[1]中关于随机森林的部分,包括工作原理、随机森林的广义和狭义定义、随机性的本质,以及可视化和解读结果的方法。还有实操演练部分,涉及ChatGPT-4o生成随机森林模型的代码。此外,引用[2]提到了使用GPTs进行数据分析、生成代码和调试等。这些信息可以作为回答的基础,尤其是代码实现和调优部分。 接下来,我需要考虑用户的具体需求。用户想要实现随机森林模型来预测帕金森病情进展,可能需要从数据预处理开始,到模型构建、训练、评估,再到参数调优的完整流程。同时,用户可能需要优化方法,比如交叉验证、特征选择、参数调整等。 首先,数据预处理是关键。帕金森数据集可能包含临床指标和生物标志物,可能存在缺失值或需要标准化。引用[1]中提到了数据归一化,所以应该在代码中包含这部分内容。另外,划分训练集和测试集也是必要的步骤。 然后是模型实现。使用scikit-learn库中的RandomForestRegressor(假设是回归任务,预测病情进展的数值)或RandomForestClassifier(分类任务)。需要导入相关的库,并实例化模型。这里可能需要区分分类和回归,用户的问题提到“预测病情进展”,可能是回归问题,但需要确认。不过通常病情进展可能有不同的阶段,也可能是分类。可能需要用户明确,但在这里应该假设为回归或分类,并在代码中注明。 接着是模型评估。引用[1]中提到评价指标选择,比如准确率、F1分数、均方误差等,需要根据任务类型选择合适的指标。如果是分类,用准确率、召回率;回归则用MSE、R²等。 然后是参数优化。随机森林的重要参数包括n_estimators、max_depth、min_samples_split等。引用[1]中的实操演练提到了交叉验证,所以应该使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV进行超参数调优。同时,特征选择也是优化的一部分,比如使用特征重要性排序,选择重要特征,减少过拟合。 此外,用户引用中提到了利用ChatGPT-4o生成代码,所以在代码示例后可以建议用户使用这些工具来进一步自动生成或优化代码,比如调整参数或解释结果。 需要注意的问题可能包括过拟合,引用[1]中提到了欠拟合过拟合的问题,因此在调优时需要注意控制模型复杂度,比如限制max_depth,增加min_samples_split等。 还需要考虑数据不平衡问题,如果帕金森病情进展的不同阶段样本不均衡,可能需要采用采样方法,如SMOTE,但随机森林本身对不平衡数据有一定的鲁棒性,所以可以建议用户检查样本分布,必要时进行处理。 在代码示例部分,需要展示完整的流程,包括数据加载、预处理、划分数据集、模型训练、评估和调优。同时,注释要清晰,帮助用户理解每个步骤的作用。例如,特征重要性的可视化可以帮助用户理解哪些因素影响病情进展,这也符合引用[1]中提到的可视化和解读随机森林结果的部分。 在优化方法中,除了超参数调优,还可以提到特征工程,比如通过领域知识选择相关特征,或者使用PCA等降维方法,但引用[1]第八章提到了变量降维特征选择,所以可以建议用户参考相关内容进行特征选择。 最后,相关问题部分需要生成随机森林预测帕金森相关的问题,可能涉及数据预处理、模型比较(如XGBoost对比)、特征重要性分析、过拟合处理等。 总结回答结构应该是:简介随机森林适用性,代码实现步骤(数据、模型、评估、调优),优化方法(参数、特征、交叉验证等),以及相关问题。</think>### 随机森林预测帕金森病情进展的实现优化 #### 一、实现代码框架(基于Python/scikit-learn) ```python # 1. 数据预处理 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler data = pd.read_csv('parkinson_data.csv') X = data.drop(['patient_id', '病情进展'], axis=1) # 假设目标列为"病情进展" y = data['病情进展'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 数据标准化(根据特征分布选择) scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 2. 模型构建 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 回归任务 # from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 分类任务 rf_model = RandomForestRegressor( n_estimators=100, max_depth=10, min_samples_split=5, random_state=42 ) # 3. 模型训练评估 rf_model.fit(X_train_scaled, y_train) y_pred = rf_model.predict(X_test_scaled) from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 回归指标 print(f'MSE: {mean_squared_error(y_test, y_pred):.2f}') print(f'R²: {r2_score(y_test, y_pred):.2f}') # 4. 特征重要性可视化 import matplotlib.pyplot as plt feature_importances = rf_model.feature_importances_ features = X.columns plt.barh(features, feature_importances) plt.title('特征重要性排序') plt.show() ``` #### 二、优化方法详解 1. **超参数调优** - **网格搜索交叉验证**: ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = { 'n_estimators': [50, 100, 200], 'max_depth': [5, 10, None], 'min_samples_split': [2, 5, 10] } grid_search = GridSearchCV(rf_model, param_grid, cv=5, scoring='r2') grid_search.fit(X_train_scaled, y_train) print(f'最优参数:{grid_search.best_params_}') ``` - 优先调整`n_estimators`(树的数量)和`max_depth`(树深度)[^1] 2. **特征选择优化** - 根据特征重要性筛选前N个特征(如保留重要性>0.01的特征) - 使用递归特征消除(RFE): ```python from sklearn.feature_selection import RFE selector = RFE(rf_model, n_features_to_select=15) selector.fit(X_train_scaled, y_train) ``` 3. **数据增强策略** - 对样本量不足的情况使用SMOTE过采样 - 对时间序列数据采用滑动窗口特征工程 4. **模型融合方法** - 结合随机森林XGBoost/LightGBM的Stacking集成 #### 三、医疗领域特殊注意事项 1. **可解释性增强**: - 使用SHAP值分析个体预测解释: ```python import shap explainer = shap.TreeExplainer(rf_model) shap_values = explainer.shap_values(X_test_scaled) shap.summary_plot(shap_values, X_test) ``` 2. **样本不平衡处理**: - 若病情进展阶段分布不均衡,可在类权重参数中添加`class_weight='balanced'` 3. **临床验证方法**: - 采用时间序列交叉验证(TimeSeriesSplit) - 增加ROC曲线分析(分类任务)或Bland-Altman图(回归任务)
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