InstructGPT 论文精读【论文精读·48】
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在NeurIPS和EMNLP会议上，OpenAI展示了Chat GPT的多种应用，其中Instruct GPT是一种标注数据并微调模型的方法。
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Instruct GPT是一篇关于训练语言模型的论文，它介绍了如何用标注数据来改进模型的表现。Chat GPT也能够理解自己的局限性，并且能够联系上下文来生成打油诗等文本。
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GPT 3.5是通过爬取GitHub上的数据得到的模型，它在Instruct GPT的基础上进行微调得到更好的性能。这篇论文还讨论了RL和JL这两个联合项目。
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Instruct GPT是一种改进语言模型的方法，它使用标注数据来改进模型的表现。这个方法也可以用于现有的大型模型，如Chat GPT。
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OpenAI团队通过Align和Join the Project等项目来提高模型的安全性和有效性，这也可以避免一些错误的结果产生。706.4
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在OpenAI的计划中，人们会解决各种问题，从而获得更多的控制，但这被认为是Chat GPT邪恶的计划。
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OpenAI的方法是通过人类反馈进行微调，以对齐人类意图和AI的意图。
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OpenAI使用fine tuning with human feedback方法对模型进行微调，人类的反馈可以让模型更好地对齐人类意图。
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OpenAI提出了RLHF方法，它使用标记数据微调GPT-3，可以根据概率进行采样，比C方法更好。
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在OpenAI的工作中，他们使用用户向GPT-3提交的数据进行微调，训练出的模型可以采样出更好的结果。
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介绍了一个名为RM的模型，可以对生成的答案进行打分，有助于提高模型性能。最终训练出来的模型是Instruct GPT，即GPT-3，是通过三步训练得到的。
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介绍了RM模型打分的好处，可以得到更多的数据，进而提高模型性能。
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介绍了几个技术，包括标注方法和处理偏见的方法。
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提到了PPO模型，可以用于问答任务，特别是开放性的问答任务。
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介绍了一个头脑风暴的方法，可以用于激发创造力，列出关键要点并提供10个可插入任何段落的想法。2207.92
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由于任务比较开放且难度较大，与标注工人的沟通非常重要。提供了一个模板，可帮助快速实现对标注数据的扫描。
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提到了“Pairwise Ranking Loss”，介绍了其损失函数的计算方法，以及如何利用该方法从多个答案中选择最优解。
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继续讲述了“Pairwise Ranking Loss”，解释了如何调整每个答案的奖励值，以及如何在排序过程中利用Sigmoid函数进行调整。
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讲述了在梯度下降过程中，由于没有两两比较信息，可能需要做更多的工作来减少计算量。
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介绍了使用强化学习中的优化算法来解决一个排序问题，提到PPO模型和训练出来的模型。
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解释了如何使用有监督的微调模型来优化一个Y，其中Y是根据Prompt构建的数据。
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提到这种方法可以实时地给出反馈，这种模型是从RL中提出来的。
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介绍了一个来自RL的新模型。
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详细解释了如何使用KL散度来评估模型的性能，并解释了1加上log加上一除的项。
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描述了生成X概率的过程以及使用新模型PPO-PTX和GBT3目标函数来训练模型。
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提到模型输出之间的排序问题，并介绍了原始的GPT-3模型。
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对比了GPT-3和使用了RL优化算法的新模型，发现新模型的性能有所提升。
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指出在1.3B模型上使用13000个标注和额外的3万个Prompt数据进行训练的结果。
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总结了训练数据的重要性，并提到使用更多的数据可以提高模型性能。
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讲到使用摩考卷子得出的结果，不意外。
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使用未接受过训练的人比用已训练过的数据更好，但使用已训练数据进行比较简单的任务时，使用训练数据会更好。整个prompt比较长时，代价更大，提升效果更明显。
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模型的行为与这40个人息息相关，不能代表所有人，可能需要更多人的参与，特别是英语母语者。
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局限性第一是模型的行为与40个人息息相关，不能代表所有人。
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衡量语言模型的难度很大，InstructGPT的一个方法是通过标注数据来提高实用性。
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作者的三个目标是：语言模型更加有帮助性、说更多的真话以及更加无害。文章主要讲述了帮助性，标注数据更多时依赖于奇迹。优化一个目标可能足够了，回答里的40个人可能可以快速增加，但在实际应用中可能会引起公关危机。
