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ChatGPT背后的原理簡析

要長高 ? 來源:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 作者:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 2023-02-09 15:09 ? 次閱讀

ChatGPT 是 OpenAI 發(fā)布的最新語言模型,比其前身 GPT-3 有顯著提升。與許多大型語言模型類似,ChatGPT 能以不同樣式、不同目的生成文本,并且在準(zhǔn)確度、敘述細(xì)節(jié)和上下文連貫性上具有更優(yōu)的表現(xiàn)。它代表了 OpenAI 最新一代的大型語言模型,并且在設(shè)計(jì)上非常注重交互性。

從官網(wǎng)介紹可以看到,ChatGPT與InstructGPT是同源的模型。

chatGPT是一種基于轉(zhuǎn)移學(xué) 習(xí)的大型語言模型,它使用GPT-2 (Generative PretrainedTransformer2)模型的技術(shù),并進(jìn)行了進(jìn)一步的訓(xùn)練和優(yōu)化。

GPT-2模型是一種基于注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,它能夠處理序列建橫問題,如自然語言處理中的語言建模和機(jī)器翻譯。它使用了一種叫做transformer的架構(gòu), 它能夠通過自注意力機(jī)制來學(xué)習(xí)語言的結(jié)構(gòu)和語義。GPT-2模型預(yù)先訓(xùn)練了一個(gè)大型語料庫上,以便在實(shí)際應(yīng)用中能夠更好地表現(xiàn)。

chatGPT是在GPT-2模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步訓(xùn)練和優(yōu)化而得到的。 它使用了更多的語料庫,并且進(jìn)行了專門的訓(xùn)練來提高在對話系統(tǒng)中的表現(xiàn)。這使得chatGPT能夠在對話中白然地回應(yīng)用戶的輸入,并且能夠生成流暢、連貫、通順的文本。

那么接下來我們來看下什么是InstructGPT。從字面上來看,顧名思義,它就是指令式的GPT,“which is trained to follow an instruction in a prompt and provide a detailed response”。接下來我們來看下InstructGPT論文中的主要原理:

pYYBAGPknAmAfqGdAAFfaj7uGl0745.png

InstructGPT整體訓(xùn)練流程

從該圖可以看出,InstructGPT是基于GPT-3模型訓(xùn)練出來的,具體步驟如下:

步驟1.)從GPT-3的輸入語句數(shù)據(jù)集中采樣部分輸入,基于這些輸入,采用人工標(biāo)注完成希望得到輸出結(jié)果與行為,然后利用這些標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行GPT-3有監(jiān)督的訓(xùn)練。該模型即作為指令式GPT的冷啟動(dòng)模型。

步驟2.)在采樣的輸入語句中,進(jìn)行前向推理獲得多個(gè)模型輸出結(jié)果,通過人工標(biāo)注進(jìn)行這些輸出結(jié)果的排序打標(biāo)。最終這些標(biāo)注數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練reward反饋模型。

步驟3.)采樣新的輸入語句,policy策略網(wǎng)絡(luò)生成輸出結(jié)果,然后通過reward反饋模型計(jì)算反饋,該反饋回過頭來作用于policy策略網(wǎng)絡(luò)。以此反復(fù),這里就是標(biāo)準(zhǔn)的reinforcement learning強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練框架了。

所以總結(jié)起來ChatGPT(對話GPT)其實(shí)就是InstructGPT(指令式GPT)的同源模型,然后指令式GPT就是基于GPT-3,先通過人工標(biāo)注方式訓(xùn)練出強(qiáng)化學(xué)習(xí)的冷啟動(dòng)模型與reward反饋模型,最后通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式學(xué)習(xí)出對話友好型的ChatGPT模型。

InstructGPT的訓(xùn)練實(shí)際上是分為三個(gè)階段的,第一階段就是我們上文所述,利用人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)微調(diào)GPT3;第二階段,需要訓(xùn)練一個(gè)評(píng)價(jià)模型即Reward Model,該模型需學(xué)習(xí)人類對于模型回復(fù)的評(píng)價(jià)方式,對于給定的上文與生成回復(fù)給出分?jǐn)?shù);第三階段,利用訓(xùn)練好的Reward Model作為反饋信號(hào),去指導(dǎo)GPT進(jìn)一步進(jìn)行微調(diào),將目標(biāo)設(shè)定為Reward分?jǐn)?shù)最大化,從而使模型產(chǎn)生更加符合人類偏好的回復(fù)。

文章綜合CSDN、賽爾實(shí)驗(yàn)室、 IT架構(gòu)師聯(lián)盟

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