LLM-2022:InstructGPT【GPT3-(问题和答案拼成一段对话,使用这些对话微调GPT3)->SFT(监督微调)-(SFT的答案排序后的数据集上再训练)->RM->RL(强化学习)】

一、前言

GPT系列是OpenAI的一系列预训练文章,GPT的全称是Generative Pre-Trained Transformer,顾名思义,GPT的目的就是通过Transformer为基础模型,使用预训练技术得到通用的文本模型。目前已经公布论文的有文本预训练GPT-1,GPT-2,GPT-3,以及图像预训练iGPT。据传还未发布的GPT-4是一个多模态模型。最近非常火的ChatGPT和今年年初公布的[1]是一对姐妹模型,是在GPT-4之前发布的预热模型,有时候也被叫做GPT3.5。ChatGPT和InstructGPT在模型结构,训练方式上都完全一致,即都使用了指示学习(Instruction Learning)和人工反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)来指导模型的训练,它们不同的仅仅是采集数据的方式上有所差异。所以要搞懂ChatGPT,我们必须要先读懂InstructGPT。

1、InstructGPT是在GPT3上微调,ChatGPT是在GPT3.5上微调

2、该论文展示了怎么样对

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