ChatGPT 精简总结：Chat Generative Pre-trained Transformer

⭐ ChatGPT其实用的方法和InstructGPT一样，不同的是数据集和应用场景。

• InstructGPT的训练目标是根据给定的指令生成满足条件的内容。在训练时，InstructGPT使用了带有指令或约束条件的数据来训练模型（指令微调SFT，奖励模型RM，强化学习PPO）。因此，InstructGPT主要用于生成满足特定要求的文本，例如生成问题答案、摘要、代码等。

• ChatGPT的训练目标则是生成自然流畅的对话，使得机器可以与人类进行自然的对话交互。在训练时，ChatGPT使用了大规模的对话数据来训练模型（指令微调SFT，奖励模型RM，强化学习PPO），以便使其能够理解自然语言的语法、语义和上下文信息，从而能够生成自然流畅的对话。因此，ChatGPT主要用于生成对话，例如与聊天机器人。

• 因此，虽然InstructGPT和ChatGPT都是基于GPT模型的语言生成模型，但它们的训练数据和应用场景有所不同，主要是根据不同的输入数据进行训练，生成的输出结果也有所不同。

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⭐ 动机：

• 在GPT-1/2/3中，他们的主要任务还是续写即文字接龙，不太擅长与听你指令干活。比如，你输入“给我写一份方案”，GPT很可能输出的是“主题是关于如何入门深度学习”，而不是给你生成出一份方案。
• 和Instruct-GPT类似，ChatGPT也是为了解决这个问题，但因为场景是对话，所以使用了大规模的对话数据来训练模型（指令微调SFT，奖励模型RM，强化学习PPO）。