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文章目录1.RLHF方法2.ChatGPT中的RLHF方法2.1 微调模型GPT-32.2 训练奖励模型2.3 利用强化学习进一步微调语言模型3.效果4.面临挑战5.参考 InstructGPT语言模型，是一个比 GPT-3 更善于遵循用户意图，同时使用通过我们的对齐研究开发的技术使它们更真实、毒性更小。InstructGPT 模型循环迭代的过程当中，加入了人类反馈进行训练。 比如下面的例子：几句话向6岁的孩子解析登月 可以看 继续阅读
Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models 摘要 不仅发送和接收语言，还发送和接收图像提供复杂的视觉问题或视觉编辑指令，这些问题需要多个AI模型以多步骤协作提供反馈并要求纠正结果考虑到多输入/输出模型和需要视觉反馈的模型，设计了一系列提示符将可视化模型信息注入到ChatGPT中代码地址 引言 ChatGPT建立在InstructGPT的基础上 继续阅读
一、背景 这里我就直接贴上跟ChatGPT的对话作为背景输入，说真的，它的回答比我写的还要专业，具体见如下截图：二、原理 从官网介绍可以看到，ChatGPT与InstructGPT是同源的模型。那么接下来我们来看下什么是InstructGPT。从字面上来看，顾名思义，它就是指令式的GPT，“wh 继续阅读
文章目录🐣 一、发展历程🔴 1、基本概念🟠 2、演化过程🐤 二、模型训练机制 🐣 一、发展历程 🔴 1、基本概念 ChatGPT是一个采用基于GPT-3.5（Generative Pre-trained Transformer 3.5）架构开发的大型语言模型，与InstructGPT模型是姊妹模型（sibling model&#x 继续阅读
最近出现很多ChatGPT相关论文，但基本都是讨论其使用场景和伦理问题，至于其原理，ChatGPT在其主页上介绍，它使用来自人类反馈的强化学习训练模型，方法与InstructGPT相同，只在数据收集上有细微的差别。 那么，InstructGPT和ChatGPT为什么使用强化学习呢？先看个示例： 先不论答案是否正确，回答依赖之前的对话， 继续阅读
